Importeer beursnoteringen van de NASDAQ

In deze video heb je geleerd hoe je met de functie pd.read_csv() gegevens uit een csv-bestand met bedrijven die genoteerd staan aan de AmEx Stock Exchange importeert in een pandas DataFrame. Diezelfde kennis kun je toepassen om noteringsinformatie uit csv-bestanden van andere beurzen te importeren.

De volgende stap is controleren of de inhoud van het DataFrame de betekenis van je data goed weergeeft. Twee essentiële methoden om je data te verkennen zijn .head(), dat standaard de eerste vijf rijen toont, en .info(), dat elementen van een DataFrame samenvat, zoals inhoud, gegevenstypen en ontbrekende waarden.

In deze oefening lees je het bestand nasdaq-listings.csv in met gegevens over bedrijven die op de NASDAQ genoteerd staan en diagnosticeer je problemen met de geïmporteerde data. Je lost deze problemen op in de volgende oefening.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Financiële data importeren en beheren in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Laad pandas als pd.
Gebruik pd.read_csv() om het bestand nasdaq-listings.csv in te laden in de variabele nasdaq.
Gebruik .head() om de eerste 10 rijen van de data te tonen. Welk gegevenstype verwacht je dat pandas aan elke kolom toekent? Welk symbool wordt gebruikt om een ontbrekende waarde weer te geven?
Gebruik .info() om dtype-mismatches te vinden in de samenvatting van het DataFrame. Zijn er specifieke kolommen die een geschikter type zouden moeten hebben?

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Import pandas library
_____

# Import the data
nasdaq = pd.____('nasdaq-listings.csv')

# Display first 10 rows
print(nasdaq.____(____))

# Inspect nasdaq
nasdaq.____()

Code bewerken en uitvoeren