Dữ liệu tài chính thực tế thường có lỗi hoặc thiếu sót — một kỹ năng quan trọng khi học python tài chính là biết xử lý dữ liệu thiếu đúng cách.
Các phương pháp xử lý cơ bản
df['gia'].fillna(method='ffill', inplace=True) # điền giá trị trước đó
df.dropna(subset=['gia'], inplace=True) # loại bỏ dòng thiếu dữ liệu
Với dữ liệu giá tài chính, phương pháp “forward fill” (lấy giá trị gần nhất trước đó) thường hợp lý hơn so với điền giá trị trung bình, vì giá tài sản có tính liên tục theo thời gian.
Vì sao bước này quan trọng?
Dữ liệu thiếu không xử lý đúng có thể làm sai lệch hoàn toàn kết quả phân tích (ví dụ tính sai lợi suất nếu thiếu 1 ngày dữ liệu) — đây là bước “dọn dữ liệu” bắt buộc trước khi phân tích bất kỳ thứ gì.
📌 Muốn ứng dụng Python vào phân tích và giao dịch tài chính chuyên sâu?
Khóa Phân Tích & Giao Dịch Định Lượng + AI Trading tại Hướng Nghiệp Dữ Liệu giúp bạn xây hệ thống quant hoàn chỉnh: Data → Signal → Backtest → Execution → Risk Engine.
📞 Hotline/Zalo: 0927 909 257
admin
Biên tập viên, Hướng Nghiệp Dữ Liệu
737
Bài viết
15.4k
Người theo dõi
120k+
Lượt đọc
Biên tập viên nội dung tại Hướng Nghiệp Dữ Liệu, phụ trách tổng hợp và biên soạn các bài viết về lập trình Python, dữ liệu và công nghệ.
