鐵人檔案
這次參賽將以Python程式語言為主軸，進行為期30天的學習與實作挑戰。透過 Python 建立爬蟲，自動蒐集股市公開資訊，如股價、公告與交易數據，並進行清理與整理，然後結合統計分析與視覺化，將龐雜的原始數據轉化為易於理解的資訊，進一步了解市場趨勢或異常變化，最後展示從資料獲取、處理到洞察的完整流程。
大家好，我是感覺學會了程式語言但又不太會用的 CC 。延續基礎學習後來做爬蟲的自我挑戰，期待自己能夠完成這次的試煉。話不多說，我們先來安裝環境。 1.安裝 Py...
昨天完成了環境設定，那今天我們要來了解台灣證交所 (TWSE) 提供的公開 API。TWSE 官網雖然沒有寫「API 文件」，但實際上很多股市資料都能用 URL...
昨天我們已經設定好環境，也初步認識了如何使用 API 來抓取股市資料。今天就來實作一個小練習，利用 Python 的 twstock 套件，直接抓取台灣股市中一...
昨天我們已經用 twstock 成功抓到台積電 (2330) 的股票交易資料。這些資料背後其實就是一種 JSON 結構：由鍵與值組成，並按照固定格式存放在清單裡...
昨天我們已經從 JSON 中成功提取了需要的資料：日期、收盤價、成交量。雖然這些資料已經整理成 list，但如果我們要進一步做統計、分析或畫圖，單純的 list...
在前幾天的練習中，我們已經能夠透過 twstock 抓取台積電 (2330) 的股價資料，並利用 pandas DataFrame 進行整理與排序。今天要進一步...
昨天我們已經成功把股票資料轉成 pandas DataFrame，並且能存成 CSV 檔案。今天的重點，是解決「日期格式」的問題。 雖然 twstock 幫我們...
在處理股票或財務資料的時候，我們常常會遇到一個小問題：數字欄位裡面帶有「千分位逗號」。像是成交量 24,841,820，或價格 1,285，它們其實是「文字 (...
在資料清理過程中，缺失值 (NaN) 幾乎是必定會遇到的狀況。舉例來說，可能是某一天沒有交易數據、某些欄位沒有填寫完整，又或者資料在蒐集過程中有遺漏。這些 Na...
