分析歷史價格資料是嘗試做出未來預測的重要方式。我們將使用 Alphabet 公司的股票資料集。這些資料包含每天的開盤價、收盤價、最高價與最低價。資料已載入到 DataFrame alphabet。 現在換你來快速瀏覽一下！
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# Peak at top five rows alphabet.____()
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。
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。
當前練習