Încarcă toate datele de listare și iterează prin perechile cheie-valoare ale unui dicționar

Știi deja că un obiect pd.DataFrame() este o structură de date bidimensională cu etichete. Așa cum ai văzut în video, funcția pd.concat() este folosită pentru a concatena, adică a combina vertical, două sau mai multe DataFrame-uri. De asemenea, poți utiliza broadcasting pentru a adăuga coloane noi în DataFrame-uri.

În acest exercițiu, vei exersa utilizarea acestei noi funcții din pandas cu datele de la bursele NYSE și NASDAQ. pandas a fost importat ca pd.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă datele din fișierul listings.xlsx, din foile 'nyse' și 'nasdaq', în variabilele nyse și nasdaq. Citește 'n/a' ca valori lipsă.
Inspectează conținutul ambelor DataFrame-uri cu .info() pentru a afla câte companii sunt raportate.
Folosind broadcasting, creează o nouă coloană de referință numită 'Exchange', care să conțină valorile 'NYSE' sau 'NASDAQ' pentru fiecare DataFrame.
Folosește pd.concat() pentru a concatena DataFrame-urile nyse și nasdaq, în această ordine, și atribuie rezultatul variabilei combined_listings.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the NYSE and NASDAQ listings
nyse = pd.____('listings.xlsx', ____='nyse', na_values='n/a')
nasdaq = pd.____('listings.xlsx', ____='nasdaq', na_values='n/a')

# Inspect nyse and nasdaq
nyse.____()
nasdaq.____()

# Add Exchange reference columns
nyse['____'] = 'NYSE'
nasdaq['____'] = 'NASDAQ'

# Concatenate DataFrames  
combined_listings = pd.____([____, ____])

Editează și rulează codul