Abbiamo già importato pandas come pd e matplotlib.pyplot come plt. Abbiamo anche caricato i prezzi di Yahoo per gli anni dal 2013 al 2015, impostato la frequenza a giorni lavorativi, e assegnato il risultato a yahoo.

Crea una nuova colonna chiamata shifted_30 che contenga 'price' spostato di 30 giorni lavorativi nel futuro.
Sottrai 'shifted_30' da 'price' e assegna il risultato a una nuova colonna, 'change_30'.
Applica .diff(), impostando periods a 30, e assegna il risultato a una nuova colonna, 'diff_30'.
Ispeziona le ultime cinque righe di yahoo per verificare il calcolo.
Sottrai diff_30 da change_30 usando il metodo .sub() e stampa il .value_counts() del risultato per mostrare che entrambe le colonne sono uguali.

Come usare date e orari con pandas

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