コース
Pythonでの金融データのインポートと管理
中級スキルレベル
更新日 2023/02
PythonApplied Finance5時間16 ビデオ53 演習4,350 XP45,067修了証明書
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前提条件
Data Manipulation with pandas1
Excelから上場銘柄データをインポートする
この章では、Excelブックの複数シートからpandasのDataFrameにデータをインポートし、クリーンアップして結合する方法を学びます。あわせて、データのグループ化、カテゴリ別の要約、サブプロットやヒートマップを使った可視化も練習します。
使用するのは、NASDAQ、NYSE、AMEXに上場している企業のデータです。企業名、ティッカー、直近の時価総額と株価、セクターや業種グループ、IPO年といった情報が含まれます。第2章では、このデータを基に一部企業の株価履歴をダウンロードして分析します。
2
Webから金融データをインポートする
この章では、
pandas の DataReader を使って、Google FinanceやFederal Reserve Data Serviceへのオンラインデータアクセスを紹介します。データの取得、基本的な操作、時系列の結合、そして結果の可視化を行います。3
データの要約と可視化
この章では、個々の変数の主要な特徴をシンプルな指標で捉える方法を学びます。これにより、データセット内の変数の分布を理解しやすくなります。データの中心的、または代表的な値はどれか。分布は広がっているのか、それともある中間点の周囲に比較的集中しているのか。外れ値はあるのか。全体の分布はどのような形か、といった点を見ていきます。
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カテゴリ別にデータを集約して記述する
この章では、1つ以上のカテゴリ変数でデータをグループ化し、各カテゴリの要約統計量を計算・可視化する方法を紹介します。その過程で、セクターやIPO年次の違いによる企業統計の比較、時系列での世界の所得分布の分析、そしてseabornライブラリを使ったさまざまな統計チャートの作成方法を学びます。
Pythonでの金融データのインポートと管理
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