Импорт данных о листинге акций с биржи NASDAQ
В видеоуроке вы узнали, как использовать функцию pd.read_csv() для импорта данных из CSV-файла с информацией о компаниях, котирующихся на бирже AMEX, в DataFrame pandas. Эти же знания можно применить для загрузки данных о листинге с других фондовых бирж.
Следующий шаг — убедиться, что содержимое DataFrame корректно отражает смысл ваших данных. Два ключевых метода для первичного знакомства с данными: .head(), который по умолчанию отображает первые пять строк, и .info(), который выводит сводную информацию о DataFrame: содержимое, типы данных и пропущенные значения.
В этом упражнении вы загрузите файл nasdaq-listings.csv с данными о компаниях, котирующихся на NASDAQ, а затем выявите проблемы с импортированными данными. В следующем упражнении вы их устраните.
Это упражнение является частью курса
Импорт и управление финансовыми данными в Python
Инструкции к упражнению
- Загрузите
pandasпод псевдонимомpd. - Используйте
pd.read_csv(), чтобы загрузить файлnasdaq-listings.csvв переменнуюnasdaq. - Используйте
.head(), чтобы отобразить первые 10 строк данных. Какой тип данных вы ожидаете увидеть в каждом столбце? Какой символ используется для обозначения пропущенных значений? - Используйте
.info(), чтобы выявить несоответствия типов данных в сводке по DataFrame. Есть ли столбцы, которым подошёл бы более подходящий тип?
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import pandas library
_____
# Import the data
nasdaq = pd.____('nasdaq-listings.csv')
# Display first 10 rows
print(nasdaq.____(____))
# Inspect nasdaq
nasdaq.____()