在觀察股價時，除了跨越多天的走勢外，檢視同一批資料中不同欄位的價格也很有幫助。本練習提供一個名為 prices 的 DataFrame，內含某檔股票的歷史資料。此 DataFrame 包含 OPEN、CLOSE、HI、LOW 等欄位。你想透過開盤價與收盤價的平均值來了解這檔股票的趨勢。請問：平均開盤價是否高於平均收盤價？
prices
OPEN
CLOSE
HI
LOW
本練習屬於課程
將理論付諸實踐，立即體驗我們的互動練習
在本章中，你會學會如何建立與操作 Python 的 datetime 物件，協助你辨識像是黑色星期五等重要財務事件。你也會學到如何使用 Python 字典來儲存並有效率地查找項目。
透過動手實作，你將學會使用布林邏輯判定真偽，並運用比較與相等運算子，在 if 敘述與迴圈中控制程式的執行流程。
了解如何以 pandas 建立與存取 DataFrame，並從其他資料結構（包含字典、清單與 CSV 檔）匯入財務資料。接著，透過跨列或跨欄聚合、計算平均值，以及使用函式延伸資料，發掘更多洞見。
當前練習
在最後一章，你將實際操作真實世界的 NASDAQ 股價資料，學習如何解讀新資料、建立遮罩過濾資料，並以圖形視覺化你的發現。
