Lire, examiner et nettoyer des données à partir d'un CSV

Importer et gérer des données financières en Python

Stefan Jansen

Instructor

Importer et nettoyer des données

Assurez-vous que pd.DataFrame() correspond au fichier CSV source
Cotes boursières : amex-listings.csv

Données AmEx

Comment pandas stocke les données

Chaque colonne a son propre format de données (dtype)
dtype influence les calculs et la visualisation

`pandas` `dtype`	Caractéristiques de la colonne
`object`	Texte ou mélange de texte et de numériques
`int64`	Numérique : entiers – 64 bits ($\le 2^{64}$)
`float64`	Numérique : décimaux ou entiers avec valeurs manquantes
`datetime64`	Renseignements de date et d'heure

Importer et examiner

import pandas as pd

amex = pd.read_csv('amex-listings.csv')

amex.info() # Pour examiner la structure et les types de données

RangeIndex: 360 entries, 0 to 359
Data columns (total 8 columns):
 #   Column                 Non-Null Count  Dtype  
 --  ------                 --------------  -----  
 0   Stock Symbol           360 non-null    object 
 1   Company Name           360 non-null    object 
 2   Last Sale              346 non-null    float64
 3   Market Capitalization  360 non-null    float64
 4   IPO Year               105 non-null    float64
 5   Sector                 238 non-null    object 
 6   Industry               238 non-null    object 
 7   Last Update            360 non-null    object 
dtypes: float64(3), object(5)

Gérer les valeurs manquantes

# Remplacer 'n/a' par np.nan
amex = pd.read_csv('amex-listings.csv', na_values='n/a')

amex.info()

RangeIndex: 360 entries, 0 to 359
Data columns (total 8 columns):
 #   Column                 Non-Null Count  Dtype  
 --  ------                 --------------  -----  
 0   Stock Symbol           360 non-null    object 
 1   Company Name           360 non-null    object 
 2   Last Sale              346 non-null    float64
 3   Market Capitalization  360 non-null    float64
 4   IPO Year               105 non-null    float64
 5   Sector                 238 non-null    object 
 6   Industry               238 non-null    object 
 7   Last Update            360 non-null    object 
dtypes: float64(3), object(5)

Bien analyser les dates

amex = pd.read_csv('amex-listings.csv',
                   na_values='n/a',
                   parse_dates=['Last Update'])

amex.info()

RangeIndex: 360 entries, 0 to 359
Data columns (total 8 columns):
 #   Column                 Non-Null Count  Dtype         
 --  ------                 --------------  -----  
 0   Stock Symbol           360 non-null    object        
 1   Company Name           360 non-null    object        
 2   Last Sale              346 non-null    float64       
 3   Market Capitalization  360 non-null    float64       
 4   IPO Year               105 non-null    float64       
 5   Sector                 238 non-null    object        
 6   Industry               238 non-null    object        
 7   Last Update            360 non-null    datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1), float64(3), object(4)

Afficher le résultat

amex.head(2) # Affiche les n premières lignes (par défaut : 5)

  Stock Symbol   Company Name  
0         XXII   22nd Century Group, Inc   
1          FAX   Aberdeen Asia-Pacific Income Fund Inc   

   Last Sale  Market Capitalization  IPO Year  
0     1.3300           1.206285e+08       NaN  
1     5.0000           1.266333e+09    1986.0  

   Sector        Industry              Last Update  
0  Non-Durables  Farming/Seeds/Milling  2017-04-26  
1  NaN           NaN                    2017-04-25

Passons à la pratique !

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