さらなるデータクリーニング:欠損データ
DataFrame intraday の長さを表示すると、いくつかの行が欠けていることに気づきます。特定の1分間に取引がない場合、欠損データが発生します。どの行が欠けているかを確認する一つの方法は、2つの集合の差をとることです。すなわち、すべての分を含む完全な集合と、欠損行を含む DataFrame のインデックスの集合との差分をとります。欠損行を補完したら、インデックスを時刻(時刻のみ)に変換してからデータをプロットできます。
株式は連続的な価格ではなく、1セント刻みの離散的な値段で取引されます(わずかな割合で1セント刻みの間で成立する取引もあります)。そのため、プロットすると、株価が1セント幅の範囲内で行ったり来たりする長い区間が観察されるはずです。これは「bid/ask bounce(ビッド/アスクの跳ね返り)」と呼ばれることがあります。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ時系列解析
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。
# Notice that some rows are missing
print("If there were no missing rows, there would be 391 rows of minute data")
print("The actual length of the DataFrame is:", len(___))