pandas股票數據

Ⅰ 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。

Ⅱ 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()

Ⅲ pandas怎樣對數據進行遍歷

pandas.DataFrame.iterrows

DataFrame.iterrows()
迭代(iterate)覆蓋整個DataFrame的行中，返回(index, Series)對。

import numpy as np
import pandas as pd

def _map(data, exp):
for index, row in data.iterrows(): # 獲取每行的index、row
for col_name in data.columns:
row[col_name] = exp(row[col_name]) # 把結果返回給data
return data

def _1map(data, exp):
_data = [[exp(row[col_name]) # 把結果轉換成2級list
for col_name in data.columns]
for index, row in data.iterrows()
]
return _data

if __name__ == "__main__":
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
temp = _map(df, lambda ele: ele+1 )
print temp

_temp = _1map(df, lambda ele: ele+1)
res_data = pd.DataFrame(_temp) # 對2級list轉換成DataFrame
print res_data

Ⅳ 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

Ⅳ 如何得到pandas dataframe總數據量

首先是引入pandas和numpy，這是經常配合使用的兩個包，pandas依賴於numpy，引入以後我們可以直接使用np/pd來表示這個兩個模塊 先創建一個時間索引，所謂的索引（index)就是每一行數據的id，可以標識每一行的唯一值 為了快速入門

Ⅵ pandas根據列數據的值范圍計數

假設有這么一個DataFrame數據：有兩列，name列為姓名，age列為年齡，其中年齡為隨機生成，如下圖：

Ⅶ 如何用pandas處理excel數據

我要介紹的第一項任務是把某幾列相加然後添加一個總和欄。
首先我們將excel 數據 導入到pandas數據框架中。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel("excel-comp-data.xlsx")
df.head()

Ⅷ 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。

Ⅸ 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)

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