การอ่าน ตรวจสอบ และทำความสะอาดข้อมูลจาก CSV

การนำเข้าและจัดการข้อมูลทางการเงินใน Python

Stefan Jansen

Instructor

นำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล

ตรวจสอบว่า pd.DataFrame() ตรงกับไฟล์ CSV ต้นทาง
รายชื่อหุ้นในตลาด: amex-listings.csv

ข้อมูล AmEx

วิธีที่ pandas จัดเก็บข้อมูล

แต่ละคอลัมน์มีรูปแบบข้อมูล (dtype) เป็นของตัวเอง
dtype มีผลต่อการคำนวณและการแสดงผล

`pandas` `dtype`	ลักษณะของคอลัมน์
`object`	ข้อความ หรือข้อมูลผสมระหว่างข้อความและตัวเลข
`int64`	ตัวเลข: จำนวนเต็ม — 64 บิต ($\le 2^{64}$)
`float64`	ตัวเลข: ทศนิยม หรือจำนวนเต็มที่มีค่าว่าง
`datetime64`	ข้อมูลวันที่และเวลา

นำเข้าและตรวจสอบข้อมูล

import pandas as pd

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

amex.info() # To inspect table structure & data types

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)

การจัดการค่าที่หายไป

# Replace 'n/a' with 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)

การแปลงข้อมูลวันที่อย่างถูกต้อง

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)

ดูผลลัพธ์ที่ได้

amex.head(2) # Show first n rows (default: 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

มาฝึกกันเถอะ!

การนำเข้าและจัดการข้อมูลทางการเงินใน Python