Importă informații despre listările de pe NASDAQ

În acest videoclip, ai învățat cum să folosești funcția pd.read_csv() pentru a importa date dintr-un fișier CSV cu companii listate la Bursa de Valori AmEx într-un DataFrame pandas. Poți aplica aceleași cunoștințe pentru a importa informații despre listări din fișiere CSV de la alte burse de valori.

Următorul pas este să te asiguri că datele din DataFrame reflectă corect semnificația informațiilor tale. Două metode esențiale pentru a înțelege datele sunt .head(), care afișează implicit primele cinci rânduri, și .info(), care rezumă elementele unui DataFrame, precum conținutul, tipurile de date și valorile lipsă.

În acest exercițiu, vei citi fișierul nasdaq-listings.csv cu date despre companiile listate pe NASDAQ, apoi vei diagnostica problemele din datele importate. Vei rezolva aceste probleme în exercițiul următor.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă pandas sub aliasul pd.
Folosește pd.read_csv() pentru a încărca fișierul nasdaq-listings.csv în variabila nasdaq.
Folosește .head() pentru a afișa primele 10 rânduri de date. Ce tip de date te-ai aștepta ca pandas să atribuie fiecărei coloane? Ce simbol este folosit pentru a reprezenta o valoare lipsă?
Folosește .info() pentru a identifica neconcordanțe de tip (dtype) în rezumatul DataFrame-ului. Mai exact, există coloane cărora li s-ar potrivi un tip de date mai adecvat?

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import pandas library
_____

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

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

# Inspect nasdaq
nasdaq.____()

Editează și rulează codul