1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Importowanie i zarządzanie danymi finansowymi w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Wczytaj wszystkie dane giełdowe i iteruj po parach klucz-wartość słownika

Wiesz już, że obiekt pd.DataFrame() to dwuwymiarowa, opisana etykietami struktura danych. Jak pokazano w filmie, funkcja pd.concat() służy do łączenia – czyli pionowego scalania – dwóch lub więcej DataFrame'ów. Możesz też korzystać z broadcastingu, aby dodawać nowe kolumny do DataFrame'ów.

W tym ćwiczeniu przećwiczysz użycie tej funkcji biblioteki pandas na danych z giełd NYSE i NASDAQ. Biblioteka pandas została zaimportowana jako pd.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj dane z pliku listings.xlsx z arkuszy 'nyse' i 'nasdaq' do zmiennych nyse i nasdaq. Wartość 'n/a' powinna być traktowana jako brak danych.
  • Sprawdź zawartość obu DataFrame'ów za pomocą .info(), aby dowiedzieć się, ile spółek zostało ujętych w danych.
  • Korzystając z broadcastingu, utwórz nową kolumnę referencyjną o nazwie 'Exchange', która będzie przyjmować wartość 'NYSE' lub 'NASDAQ' dla odpowiedniego DataFrame.
  • Użyj funkcji pd.concat(), aby połączyć DataFrame'y nyse i nasdaq (w tej kolejności), i przypisz wynik do zmiennej combined_listings.