年次の株価トレンドを比較する
動画では、時系列から特定の期間を抽出する方法を見ました。
これを使って、Yahooの株価の3年間のパフォーマンスを比較します。
この演習はコースの一部です
Pythonでの時系列データ操作
演習の手順
すでに pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みで、'yahoo.csv' は DateTimeIndex と単一列 price を持つ変数 yahoo に読み込まれています。
- 空の
pd.DataFrame()を作成し、pricesという名前を付けます。 - 文字列の 2013、2014、2015 の3年を要素に持つリストを反復し、各ループで次を行います。
- 反復変数を使って、その年のデータと列
priceを選択します。 .reset_index()にdrop=Trueを指定してDatetimeIndexを取り除きます。- 列
priceの名前を、その年 (year) に適切にリネームします。 pd.concat()を使って、年ごとのデータをpricesのデータとaxis=1に沿って結合します。
- 反復変数を使って、その年のデータと列
pricesをプロットします。
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。
# Create dataframe prices here
prices = ____
# Select data for each year and concatenate with prices here
for year in [___, ___, ___]:
price_per_year = yahoo.loc[___, [___]].reset_index(drop=True)
price_per_year.rename(columns={___: year}, inplace=True)
prices = pd.concat([prices, ___], axis=1)
# Plot prices