Mesclando séries temporais com datas diferentes
Os mercados de ações e títulos nos EUA são fechados em dias diferentes. Por exemplo, embora o mercado de títulos esteja fechado no Columbus Day (por volta de 12 de outubro) e no Veterans Day (por volta de 11 de novembro), o mercado de ações está aberto nesses dias. Uma maneira de ver as datas em que o mercado de ações está aberto e o mercado de títulos está fechado é converter os dois índices de datas em conjuntos e pegar a diferença nos conjuntos.
O método pandas .join() é uma ferramenta conveniente para mesclar os DataFrames de ações e títulos em datas em que ambos os mercados estão abertos.
Os preços das ações e os rendimentos dos títulos do governo US de 10 anos, que foram baixados de FREDsão pré-carregados nos DataFrames stocks e bonds.
Este exercício faz parte do curso
Análise de séries temporais em Python
Instruções de exercício
Converta as datas em
stocks.indexebonds.indexem conjuntos.Pegue a diferença do conjunto de ações menos o conjunto de títulos para obter as datas em que o mercado de ações tem dados, mas o mercado de títulos não tem.
Mesclar os dois DataFrames em um novo DataFrame,
stocks_and_bonds, usando o método.join(), que tem a sintaxedf1.join(df2).- Para obter a interseção de datas, use o argumento
how='inner'.
- Para obter a interseção de datas, use o argumento
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Import pandas
import pandas as pd
# Convert the stock index and bond index into sets
set_stock_dates = set(stocks.index)
set_bond_dates = set(___)
# Take the difference between the sets and print
print(set_stock_dates - ___)
# Merge stocks and bonds DataFrames using join()
stocks_and_bonds = ___