Імпорт відомостей про лістинг акцій з NASDAQ
У цьому відео ви дізналися, як використовувати функцію pd.read_csv() для імпорту даних із файлу CSV з переліком компаній, що котируються на біржі AmEx, у датафрейм pandas. Ви можете застосувати ці самі знання, щоб імпортувати інформацію про лістинг із CSV-файлів інших фондових бірж.
Наступний крок — переконатися, що вміст датафрейму коректно відбиває зміст ваших даних. Два ключові методи для розуміння даних — це .head(), який за замовчуванням показує перші п'ять рядків, та .info(), який підсумовує елементи датафрейму: вміст, типи даних і пропущені значення.
У цій вправі ви прочитаєте файл nasdaq-listings.csv з даними про компанії, що котируються на NASDAQ, а потім діагностуєте проблеми з імпортованими даними. Ви виправите ці проблеми в наступній вправі.
Ця вправа є частиною курсу
Імпорт і керування фінансовими даними в Python
Інструкції до вправи
- Імпортуйте
pandasякpd. - Використайте
pd.read_csv(), щоб завантажити файлnasdaq-listings.csvу зміннуnasdaq. - Застосуйте
.head(), щоб показати перші 10 рядків даних. Який тип даних, на вашу думку,pandasпризначить кожному стовпцю? Який символ використано для позначення пропущеного значення? - Використайте
.info(), щоб виявити невідповідностіdtypeу зведенні датафрейму. Зокрема, чи є стовпці, яким варто призначити більш доречний тип?
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Import pandas library
_____
# Import the data
nasdaq = pd.____('nasdaq-listings.csv')
# Display first 10 rows
print(nasdaq.____(____))
# Inspect nasdaq
nasdaq.____()