모든 상장 데이터 불러오고 키-값 딕셔너리 쌍 반복 처리하기
pd.DataFrame() 객체는 2차원 레이블이 있는 데이터 구조라는 것을 이미 알고 계시죠. 영상에서 보셨듯이 pd.concat() 함수는 두 개 이상의 DataFrame을 세로로 연결(concatenate) 할 때 사용합니다. 또한 브로드캐스팅으로 DataFrame에 새 열을 추가할 수도 있어요.
이 연습 문제에서는 NYSE와 NASDAQ 거래소의 데이터를 사용해 이 pandas 기능을 익혀 보겠습니다. pandas는 pd로 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리
연습 안내
listings.xlsx의'nyse'와'nasdaq'시트 데이터를 각각 변수nyse와nasdaq에 불러오세요. 결측값 표시는'n/a'로 읽어들이세요.- 두 DataFrame 모두에 대해
.info()로 내용을 확인하여 몇 개의 회사가 보고되었는지 확인하세요. - 브로드캐스팅을 사용해 각 DataFrame에
'Exchange'라는 새 참조 열을 만들고, 값으로 각각'NYSE'또는'NASDAQ'을 넣으세요. pd.concat()으로nyse와nasdaqDataFrame을 그 순서대로 연결하고, 결과를combined_listings에 할당하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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.____([____, ____])