Gegevens selecteren uit een datumbereik
Gegevens ophalen die aan specifieke voorwaarden voldoen, is een van de krachtigste en meest gebruikte bewerkingen met DataFrames. Je gaat dit nu proberen met Alphabet-aandelen. Je krijgt de DataFrame alphabet en de datetimes start_date en end_date. Het hoofd van de DataFrame ziet er zo uit:
| date | close | volume | open | high | low |
|---|---|---|---|---|---|
| 2019-08-02 | 1196.32 | 1745450 | 1203.00 | 1209.500 | 1190.00 |
| 2019-08-01 | 1211.78 | 1771271 | 1217.63 | 1236.298 | 1207.00 |
| 2019-07-31 | 1218.20 | 1997999 | 1224.87 | 1234.910 | 1208.18 |
| 2019-07-30 | 1228.00 | 1430775 | 1227.00 | 1236.910 | 1225.32 |
| 2019-07-29 | 1241.84 | 2069127 | 1242.50 | 1248.995 | 1230.20 |
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Python voor Finance - gevorderd
Oefeninstructies
- Maak een mask van historische datums binnen het gegeven datumbereik.
- Een mask kun je gebruiken om een selectie van rijen uit een DataFrame te maken.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Calculate the mask for one week
mask = (alphabet['date'] ____ start_date) & (alphabet['____'] <= end_date)
# Use the mask to get the data for one week
df = alphabet[____]
# Look at result
print(df)