Importowanie danych o spółkach notowanych na NASDAQ
W tej lekcji wideo poznałeś(-aś) funkcję pd.read_csv(), która służy do importowania danych z pliku CSV zawierającego spółki notowane na giełdzie AmEx do ramki danych pandas. Tę samą wiedzę możesz wykorzystać do wczytywania informacji o notowaniach z plików CSV innych giełd.
Kolejny krok to upewnienie się, że zawartość ramki danych poprawnie odzwierciedla znaczenie twoich danych. Dwie podstawowe metody analizy danych to .head(), która domyślnie wyświetla pierwsze pięć wierszy, oraz .info(), która podsumowuje informacje o ramce danych – takie jak zawartość, typy danych i brakujące wartości.
W tym ćwiczeniu wczytasz plik nasdaq-listings.csv z danymi o spółkach notowanych na NASDAQ, a następnie zidentyfikujesz problemy z zaimportowanymi danymi. Naprawisz je w kolejnym ćwiczeniu.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Importowanie i zarządzanie danymi finansowymi w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Załaduj bibliotekę
pandasjakopd. - Użyj
pd.read_csv(), aby wczytać pliknasdaq-listings.csvdo zmiennejnasdaq. - Użyj
.head(), aby wyświetlić pierwsze 10 wierszy danych. Jakiego typu danych spodziewasz się, żepandasprzypisze do każdej kolumny? Jakim symbolem są oznaczone brakujące wartości? - Użyj
.info(), aby wykryć niezgodności typów (dtype) w podsumowaniu ramki danych. Czy są jakieś kolumny, którym powinien zostać przypisany inny, bardziej odpowiedni typ?
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import pandas library
_____
# Import the data
nasdaq = pd.____('nasdaq-listings.csv')
# Display first 10 rows
print(nasdaq.____(____))
# Inspect nasdaq
nasdaq.____()