.read_csv()와 적절한 파싱 인자를 사용해 데이터 읽기
이제 주어진 csv 파일을 가져올 때 해결해야 할 문제들을 잘 파악하셨습니다.
이번 연습에서는 NASDAQ 데이터를 다시 한 번 pandas DataFrame으로 불러오되, 더 견고한 함수를 사용해 보겠습니다. pandas는 pd로 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리
연습 안내
pd.read_csv()로 파일nasdaq-listings.csv를nasdaq에 읽어들이세요. 이때na_values와parse_dates인자를 적절한 값으로 지정하세요. 결측값은'NAN'을 사용하고,Last Update열의 날짜를 파싱해야 합니다.- 데이터가 올바르게 임포트되었는지 확인하려면
.head()와.info()로 결과를 표시하고 점검하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import the data
nasdaq = pd.____('nasdaq-listings.csv', ____='NAN', ____=['Last Update'])
# Display the head of the data
print(nasdaq.____())
# Inspect the data
nasdaq.____()