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  3. 在 Python 中导入与管理金融数据
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道练习

可视化股票价格趋势

Google Finance 已弃用其 API，但 DataReader 现在提供了数据源 'iex'。若要在 DataCamp 环境之外实验数据，您需要一个 IEX Cloud 账户。

功能上最重要的变化是数据被限制为最近 5 年。DataReader 返回的 DataFrame 具有相同的 columns，但为小写。

在 Python 中可视化股票价格趋势，离不开 matplotlib.pyplot 包。

在本练习中，您将导入 Facebook 在 2016 年的股票价格数据，并绘制其整个期间的收盘价！DataReader 和 date 已经导入。

说明

100 XP
  • 将 matplotlib.pyplot 以 plt 的别名导入。
  • 使用 date()，分别将 start 和 end 日期设为 2016 年 1 月 1 日和 2016 年 12 月 31 日。
  • 将 ticker 设为 Facebook 的股票代码 'FB'，data_source 设为 'iex'。
  • 创建一个 DataReader() 对象以导入股票价格，并赋值给 stock_prices。
  • 绘制 stock_prices 中的 'close' 数据，将 ticker 设为标题，并显示结果。