株価データの DataFrame に対して、マスキングやフィルタリングで解決するのに適したケースはどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、Python の datetime オブジェクトを作成・操作して、ブラックフライデーのような重要な金融イベントを特定する方法を学びます。あわせて、Python の dictionary による保存と効率的な検索方法も習得します。
手を動かしながら、真偽を判定するためのブールロジックを使い、比較演算子と等価演算子で if 文やループの実行を制御する方法を学びます。
Dict、リスト、CSV ファイルなどのデータ構造から取得した金融データを用いて、pandas で DataFrame を作成・参照する方法を学びます。さらに、行や列をまたいでデータを集約し、平均を計算し、関数でデータを拡張して、追加のインサイトを引き出します。
最終章では、実世界の NASDAQ 株価データを用いて、新しいデータの解釈、フィルタリング用マスクの作成、そしてプロットによる可視化に取り組みます。
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