視覺化股票價格走勢
Google Finance 已淘汰其 API，但 DataReader 現在提供了資料來源 'iex'。若要在 DataCamp 以外的環境實作，你需要一個 IEX Cloud 帳號。
功能上最重要的改變，是資料僅限於最近 5 年。由 DataReader 回傳的 DataFrame 擁有相同的 columns，但全部為小寫。
在 Python 進行股票價格走勢視覺化時，matplotlib.pyplot 套件是關鍵工具。
在本練習中，你將匯入 2016 年 Facebook 的股價資料，並繪製整段期間的收盤價！DataReader 和 date 已經匯入完成。
本練習屬於課程
在 Python 中匯入與管理財務資料
練習說明
- 匯入
matplotlib.pyplot並命名為plt。 - 使用
date()，將start與end分別設為 2016 年 1 月 1 日與 2016 年 12 月 31 日。 - 將
ticker設為 Facebook 的股票代號 'FB'，並將data_source設為 'iex'。 - 建立
DataReader()物件以匯入股價，並指定給stock_prices。 - 繪製
stock_prices中的 'close' 資料，將圖表標題設為ticker，並顯示結果。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import matplotlib.pyplot
# Set start and end dates
start = ____
end = ____
# Set the ticker and data_source
ticker = ____
data_source = ____
# Import the data using DataReader
stock_prices = ____
# Plot close
____
# Show the plot
plt.show()