Что такое ISIN в Python? Понятие и использование ISIN в языке программирования Python

isin в Python – это функция, используемая для проверки наличия элементов из одного массива в другом массиве или серии. Она возвращает булев массив, где True указывает, что элементы из первого массива присутствуют во втором массиве.

Вот простой пример:

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
check_values = pd.Series([3, 4, 6])

result = data.isin(check_values)
print(result)
    

Вывод:

0    False
1    False
2     True
3     True
4    False
dtype: bool

Функция isin проверяет, содержатся ли значения 3, 4 и 6 в серии data. Результатом является булев серии, где True указывает, что соответствующий элемент из data содержится в check_values.

Что такое ISIN в Python

ISIN (International Securities Identification Number) в Python - это уникальный код, который используется для идентификации ценных бумаг на международном уровне. Код ISIN состоит из 12 символов, которые представляют собой комбинацию букв и цифр.

ISIN коды используются в финансовой индустрии для однозначной идентификации акций, облигаций и других инвестиционных инструментов. Каждая ценная бумага имеет свой уникальный ISIN код, что облегчает торговлю и анализ данных на рынке ценных бумаг.

В Python существует несколько способов работы с кодами ISIN. Для начала рассмотрим использование сторонних библиотек, таких как pandas и numpy.

Использование библиотеки pandas

Библиотека pandas предоставляет удобные средства для работы с данными, включая обработку и анализ финансовых данных. Для работы с ISIN кодами, мы можем использовать метод isin() из объекта DataFrame.

# Импортируем библиотеку pandas
import pandas as pd

# Создаем DataFrame с некоторыми ценными бумагами и их ISIN кодами
data = {'Ценная бумага': ['AAPL', 'GOOGL', 'MSFT', 'TSLA'],
        'ISIN': ['US0378331005', 'US02079K3059', 'US5949181045', 'US88160R1014']}
df = pd.DataFrame(data)

# Проверяем, находятся ли указанные ISIN коды в DataFrame
isin_codes = ['US0378331005', 'US5949181045']

result = df['ISIN'].isin(isin_codes)
print(result)
    

В результате выполнения данного кода мы получим булевые значения для каждого ISIN кода в DataFrame. Значение True будет указывать на наличие соответствующего ISIN кода, а значение False - на отсутствие.

Использование библиотеки numpy

Библиотека numpy также предоставляет удобные средства для работы с массивами и данными. Для работы с ISIN кодами мы можем использовать функцию numpy.isin().

# Импортируем библиотеку numpy
import numpy as np

# Создаем массив с некоторыми ISIN кодами
isin_codes = np.array(['US0378331005', 'US02079K3059', 'US5949181045', 'US88160R1014'])

# Проверяем, находятся ли указанные ISIN коды в массиве
check_codes = np.isin(isin_codes, ['US0378331005', 'US5949181045'])
print(check_codes)
    

При выполнении данного кода, мы получим булевый массив, в котором значение True указывает на наличие соответствующего ISIN кода, а значение False - на отсутствие.

Использование стандартных средств Python

В Python также можно использовать стандартные средства языка для работы с ISIN кодами. Например, можно использовать метод in, чтобы проверить, содержится ли указанный ISIN код в списке.

# Создаем список с некоторыми ISIN кодами
isin_codes = ['US0378331005', 'US02079K3059', 'US5949181045', 'US88160R1014']

# Проверяем, находится ли указанный ISIN код в списке
check_code = 'US0378331005' in isin_codes
print(check_code)
    

При выполнении данного кода, если указанный ISIN код найден в списке, то будет выведено значение True, иначе - значение False.

Заключение

ISIN коды в Python представляют собой важный инструмент для идентификации ценных бумаг на международном уровне. В данной статье мы рассмотрели несколько способов работы с ISIN кодами с использованием библиотеки pandas, библиотеки numpy и стандартных средств Python.