În acest capitol, vei învăța cum să creezi și să manipulezi obiecte datetime din Python pentru a identifica evenimente financiare importante, cum ar fi Black Friday. Vei descoperi, de asemenea, cum să stochezi și să accesezi eficient informații folosind dicționare Python.

Reprezentarea timpului cu obiecte datetime

Crearea obiectelor datetime pentru date calendaristice

Obiecte datetime din șiruri de caractere

Conversia formatului cu datetimes

Lucrul cu datetimes

Accesarea atributelor datetime

Compararea obiectelor datetime

Crearea de datetimes relative

Dicționare

Crearea și accesarea dicționarelor

Acces sigur și ștergere

Date calendaristice și dicționare

Prin activități practice, vei descoperi cum să folosești logica booleană pentru a evalua condiții și cum să aplici operatori de comparație și egalitate pentru a controla execuția în instrucțiuni if și bucle.

Operatori de comparație

Egalitate între tipuri

Atribuire și egalitate

Compararea dividendelor

Operatori booleeni

Decizii cu operații booleene

Atribuirea variabilelor cu operatori Boolean

Negarea cu operatori Boolean

Instrucțiuni if

Instrucțiuni de control

Compararea vânzărilor și achizițiilor

Ramificații cu elif și else

Bucle for și while

Ieșirea dintr-o buclă for

Controlul execuției buclelor

Control flow și logică

Descoperă cum să creezi și să accesezi DataFrame-uri cu pandas folosind date financiare provenite din alte structuri de date, inclusiv dicționare, liste și fișiere CSV. Vei extrage apoi informații suplimentare prin agregarea datelor pe rânduri sau coloane, calcularea mediilor și extinderea setului de date cu ajutorul funcțiilor.

Crearea unui DataFrame

Crearea DataFrame-urilor

Citirea istoricului de piață

Accesarea datelor

Accesare folosind nume

Accesarea prin indecși

Agregarea și rezumarea datelor

Prețuri medii

Prețuri mediane

Extinderea și manipularea datelor

Crearea de coloane noi

Eliminarea coloanelor dintr-un DataFrame

Manipularea datelor cu Pandas

DataFrame-uri pandas

În acest capitol final, vei lucra cu date bursiere reale din NASDAQ, învățând cum să interpretezi date noi, să creezi măști pentru filtrarea datelor și să îți vizualizezi rezultatele cu ajutorul graficelor.

O primă privire asupra datelor cu head, tail și describe

De ce să folosești describe

Privire de ansamblu la început și la sfârșit

Descrierea datelor

Filtrarea datelor

De ce să filtrezi datele

Filtrarea datelor bursiere.

Selectarea datelor dintr-un interval de date

Reprezentarea grafică a datelor

Identificarea tipului de grafic

Crearea unui grafic de tip linie

Alege tipul de grafic

Concluzie

Lucrul cu date bursiere NASDAQ

Alphabet stock

Ești analist financiar sau de business și cauți o modalitate mai simplă de a-ți gestiona portofoliul de acțiuni? Python te poate ajuta să automatizezi sarcini financiare precum calcularea riscului, monitorizarea sănătății pieței și vizualizarea tendințelor de preț ale acțiunilor – economisind timp și resurse.

În acest curs, vei învăța cum să folosești structuri de date Python, instrucțiuni de control al execuției și DataFrame-uri pentru a prelucra date financiare. Vei lucra apoi cu pandas, folosind date de la Federal Reserve Bank, pentru a explora tendințele economice naționale – o componentă esențială în înțelegerea strategiilor de investiții. Vei calcula riscul pe baza datelor de preț ale acțiunilor și vei afișa aceste date în grafice clare și ușor de interpretat. La finalul cursului, vei stăpâni Python ca un adevărat profesionist al piețelor financiare.

Introduction to Python for Finance

Îmbunătățește-ți abilitățile Python pentru Finanțe învățând datetime, if-statements, DataFrames etc.

Python intermediar pentru finanțe

Construiește pe baza abilităților tale Python pentru Finance, învățând să folosești datetime, if-statements, DataFrames și altele.

Bazele finanțelor în Python

Bazele finanțelor cu CFI

De ce să filtrezi datele

Python intermediar pentru finanțe

Exercițiu interactiv practic