Importar informações de listagem de ações da NASDAQ

Neste vídeo, você aprendeu a usar a função pd.read_csv() para importar dados de um arquivo csv com empresas listadas na American Stock Exchange (AmEx) para um DataFrame do pandas. Você pode aplicar esse mesmo conhecimento para importar informações de listagem em arquivos csv de outras bolsas de valores.

O próximo passo é garantir que o conteúdo do DataFrame reflita com precisão o significado dos seus dados. Dois métodos essenciais para entender seus dados são .head(), que exibe por padrão as primeiras cinco linhas, e .info(), que resume elementos de um DataFrame, como conteúdo, tipos de dados e valores ausentes.

Neste exercício, você vai ler o arquivo nasdaq-listings.csv com dados de empresas listadas na NASDAQ e, em seguida, diagnosticar problemas nos dados importados. Você vai corrigir esses problemas no próximo exercício.

Este exercício faz parte do curso

Importing and Managing Financial Data in Python

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Instruções do exercício

Importe pandas como pd.
Use pd.read_csv() para carregar o arquivo nasdaq-listings.csv na variável nasdaq.
Use .head() para exibir as primeiras 10 linhas dos dados. Que tipo de dado você esperaria que o pandas atribuísse a cada coluna? Qual símbolo é usado para representar um valor ausente?
Use .info() para identificar incompatibilidades de dtype no resumo do DataFrame. Especificamente, há alguma coluna que deveria ter um tipo mais apropriado?

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import pandas library
_____

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

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

# Inspect nasdaq
nasdaq.____()

Editar e executar o código