pandas股票數據畫圖

㈠ python使用pandas處理繪圖問題

數據多了處理起來就是慢，況且你才8G的內存，可以給你提供一個方法看還運行著沒有。

如果是Windows系統就打開任務管理器，如果是Mac或Linux就使用top命令，主要看CPU和內存的使用情況，我估計CPU可能沒滿，但是內存應該滿了

㈡ 用Python怎麼做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體

已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包

Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔

TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

㈢ 怎麼利用pandas做數據分析

pandas的初級功能

1、邏輯運算

data[data['column_1']=='french']

data[(data['column_1']=='french') & (data['year_born']==1990)]

data[(data['column_1']=='french')&(data['year_born']==1990)&(data['city']=='London')]

如果要根據邏輯操作對數據進行運算，在使用& (AND)、~ (NOT)和| (OR)等邏輯操作之前和之後添加「(」&「)」。

data[data['column_1'].isin(['french', 'english'])]

不要為同一列編寫多個OR，最好是使用.isin()函數。

2、基本繪圖

多虧了matplotlib包，這個特性才得以實現。就像我們在介紹中說的，它可以直接用在pandas身上。

如果你使用Jupyter，在繪圖之前，不要忘記寫這一行(在代碼中只寫一次)

3、更新數據

data.loc[8, 'column_1'] = 'english'

將' column_1 '的第8行值替換為' english '

data.loc[data['column_1']=='french', 'column_1'] = 'French'

在一行中更改多行值

pandas的中級功能

1、計算功能

data['column_1'].value_counts

2、對全行、全列或所有數據的操作

data['column_1'].map(len)

len()函數應用於「column_1」的每個元素

map()操作將一個函數應用於列的每個元素。

data['column_1'].map(len).map(lambda x : x/100).plot()

pandas的另一個特點是進行鏈式操作。它可以幫助你在一行代碼中執行多個操作，從而更加簡單和高效。

data.apply(sum)

.apply()將函數應用於列。

.applymap()將一個函數應用於表(DataFrame)中的所有單元格。

3、tqdm包

在處理大型數據集時，pandas可能需要一些時間來運行.map()、.apply()、.applymap()操作。tqdm是一個非常有用的包，它可以幫助預測這些操作何時完成。

from tqdm import tqdm_notebook

tqdm_notebook().pandas()

用pandas設置tqdm

data['column_1'].progress_map(lambda x : x.count('e'))

將.map()替換為.progress_map()，.apply()和.applymap()也是一樣

圖4 這是你在Jupyter上看到的的進度條

4、相關矩陣和散射矩陣

data.corr()

data.corr().applymap(lambda x : int(x*100)/100)

......

㈣ 用pandas計算得到的數據怎樣以表格的形式展現出來

writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
df1.to_excel(writer, 'Sheet1')
df2.to_excel(writer, 'Sheet2')
writer.save()

㈤ 怎麼用python計算股票

作為一個python新手，在學習中遇到很多問題，要善於運用各種方法。今天，在學習中，碰到了如何通過收盤價計算股票的漲跌幅。
第一種：
讀取數據並建立函數：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置

t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)

plt.show()
f(t)
第二種：
利用pandas裡面的方法：
import pandas as pd

a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets

第三種：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets

總結：python是一種非常好的編程語言，一般而言，我們可以運用構建相關函數來實現自己的思想，但是，眾所周知，python中裡面的有很多科學計算包，裡面有很多方法可以快速解決計算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平時的使用中應當學會尋找更好的方法，提高運算速度。

㈥ python編程這門科目是用來編寫股票指標和選股器的嗎

python是一門語言補丁，最大的優勢在於擁有眾多的包，很多事情都可以做。而在數據分析領域提供了pandas，numpy，matplotlib等進行數據可視化，用於股票，自然也是可以的

㈦ python pandas怎樣畫圖

有目的的話，就先簡單過一下文檔，然後開始在目的驅動下，加深某部分的學習。沒目的的話，就看本書，科學計算，數據分析方面的python書有不少。

㈧ 用pandas做數據分析

這個軟體做數據分析是非常不錯的，值得信賴。

㈨ python做數據分析需要哪些庫

NumPy
是Python科學計算的基礎包，提供快速高效的多維數組對象ndarray;直接對數組執行數學運算及對數組執行元素級計算的函數;用於讀寫硬碟上基於數組的數據集的工具;線性代數運算、傅里葉變換以及隨機數生成。
Pandas
它可以說是只要做數據分析的，無人不知無人不曉，因為它有著非常重要的作用。Pandas庫提供了我們很多函數，能夠快速的、方便的處理結構化的大型數據。
毫不誇張的說，Pandas是讓Python成為強大的數據分析工具的非常重要的因素，尤其對於金融行業，比如基金股票的分析師，Pandas提供了高性能的時間序列功能和一系列的工具，可以自由靈活的處理數據，使用一次你就會愛上它。
Matplotlib
它是流行的用於繪制數據圖表的Python庫，它跟IPython結合使用效果更好，提供了一種非常好用的互動式的數據繪圖環境。
IPython
它是Python科學計算標准工具集的組成部分，可以把很多東西聯繫到一起，有點類似於一個增強版的Python shell。
目的就是為了提高編程、測試和調試Python代碼的速度，很多大牛都在使用IPython，它非常方便，當我們分析數據的時候，也是用這個工具的，而且不用print，回車即可列印。

㈩ 怎麼用python panda 算股票市場收益率

1.收集數據，開盤價，收盤價，交易量
2.用pandas處理數據，處理缺失值
3.用股票收益率的公式帶入
說白了，pandas只是個好用的工具，方法都是一樣的，只是效率問題
有多少人工，就有多少智能