すべての上場データを読み込み、辞書のキーと値を順に処理する
pd.DataFrame() オブジェクトは、2次元のラベル付きデータ構造です。動画で見たように、pd.concat() 関数は2つ以上のDataFrameを連結（縦方向に結合）するために使います。さらに、ブロードキャストを使ってDataFrameに新しい列を追加することもできます。
この演習では、NYSEとNASDAQのデータを使って、この新しい pandas の関数を練習します。pandas は pd としてインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonでの金融データのインポートと管理
演習の手順
listings.xlsxのシート'nyse'と'nasdaq'のデータをそれぞれnyseとnasdaqに読み込みます。欠損値は'n/a'として読み取ってください。- 両方のDataFrameの内容を
.info()で確認し、何社が記録されているかを確認します。 - ブロードキャストで、各DataFrameに参照列
'Exchange'を作成し、それぞれの値として'NYSE'または'NASDAQ'を設定します。 pd.concat()を使って、nyseとnasdaqのDataFrameをこの順番で連結し、combined_listingsに代入します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import the NYSE and NASDAQ listings
nyse = pd.____('listings.xlsx', ____='nyse', na_values='n/a')
nasdaq = pd.____('listings.xlsx', ____='nasdaq', na_values='n/a')
# Inspect nyse and nasdaq
nyse.____()
nasdaq.____()
# Add Exchange reference columns
nyse['____'] = 'NYSE'
nasdaq['____'] = 'NASDAQ'
# Concatenate DataFrames
combined_listings = pd.____([____, ____])