In this chapter, you’ll learn how to create and manipulate Python datetime objects to help you identify key financial events, such as Black Friday. You’ll also learn how to store and efficiently look up items using Python dictionaries. 

Representing time with datetimes

Creating datetimes for dates

Datetimes from strings

Converting format with datetimes

Working with datetimes

Accessing datetime attributes

Comparing datetimes

Making relative datetimes

Dictionaries

Creating and accessing dictionaries

Accessing safely and deleting

Datetimes and Dictionaries 

Through hands-on activities, you’ll discover how to use Boolean logic to determine truth and use comparison and equality operators to control execution in if-statements and loops.

Karşılaştırma operatörleri

Türler arasında eşitlik

Atama ve eşitlik

Temettüleri karşılaştırma

Boolean işleçleri

Boolean işlemlerle kararlar

Boolean operatörleriyle değişken atama

Boole operatörleriyle olumsuzlama

If ifadeleri

Kontrol deyimleri

Satışlar ve satın alımları karşılaştırma

elif ve else ile dallanma

for ve while döngüleri

Bir for döngüsünden çıkma

Döngü yürütmesini kontrol etme

Control Flow and Logic

Discover how to create and access DataFrames with pandas using financial data from other data structures, including Dicts, lists, and CSV files. You’ll then uncover additional insights, as you aggregate data across rows or columns, calculate averages, and extend your data using functions.

Creating a DataFrame

Creating DataFrames

Reading market history

Accessing Data

Accessing using names

Accessing using indexes

Aggregating and summarizing

Mean prices

Median prices

Extending and manipulating data

Creating new columns

Dropping columns from DataFrame

Manipulating data with Pandas

Pandas Dataframe

In this final chapter, you’ll try your hand at working with real-world NASDAQ stock data as you learn how to interpret new data, create masks to filter data, and visualize your findings with plots.

Peeking at data with head, tail, and describe

Why use describe

Peek at top and bottom

Describing data

Filtering data

Why filter data

Filtering stock data.

Selecting data from data range

Plotting data

Identifying plot type

Making a line plot

Choose kind of plot

Wrapping up

Working with NASDAQ Stock Data

Alphabet stock

Finans ya da iş analisti misin, yoksa hisse senedi portföyünü daha kolay yönetmenin bir yolunu mu arıyorsun? Öyleyse Python öğrenmek, riski hesaplama, piyasa sağlığını haritalama ve bir hissenin fiyat eğilimlerini görselleştirme gibi finansal görevleri otomatikleştirerek sana zaman ve para kazandırabilir.

Bu kursta, finansal verileri düzenlemek için Python veri yapıları, yürütme kontrol ifadeleri ve DataFrame’leri nasıl kullanacağını öğreneceksin. Ardından Federal Reserve Bank verilerini kullanarak pandas ile ulusal ekonomik eğilimleri keşfedeceksin—yatırım stratejilerini anlamanın önemli bir parçası. Ayrıca hisse senedi fiyat verilerine dayalı risk hesaplayacak ve bu verileri okunması kolay grafiklerde göstereceksin. Kursun sonunda, Wall Street’in yeni Python ustası olacaksın.

Introduction to Python for Finance

Python becerilerinizi finans için geliştirerek, datetime, if ifadeleri, DataFrame ve daha fazlasını öğrenin.

Finans için Orta Düzey Python

Datetime, if-statements, DataFrames ve daha fazlasını kullanmayı öğrenerek finans alanındaki Python becerilerinizi geliştirin.

Finans Temelleri Python'da

Finans Temelleri CFI ile

Temettüleri karşılaştırma

Finans için Orta Düzey Python

Uygulamalı etkileşimli egzersiz