pandas股票数据画图

㈠ python使用pandas处理绘图问题

数据多了处理起来就是慢，况且你才8G的内存，可以给你提供一个方法看还运行着没有。

如果是Windows系统就打开任务管理器，如果是Mac或Linux就使用top命令，主要看CPU和内存的使用情况，我估计CPU可能没满，但是内存应该满了

㈡ 用Python怎么做量化投资

本文将会讲解量化投资过程中的基本流程，量化投资无非这几个流程，数据输入------策略书写------回测输出
其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择，如果不想苦恼数据输入和回测输出的话，还要选择回测平台。
一、数据
首先，必须是数据，数据是量化投资的基础
如何得到数据？

Wind：数据来源的最全的还是Wind，但是要付费，学生可以有免费试用的机会，之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据，Wind有很多软件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
预测者网：不经意间发现，一个免费提供股票数据网站 预测者网，下载的是CSV格式
TB交易开拓者：Tradeblazer，感谢@孙存浩提供数据源
TuShare：TuShare -财经数据接口包，基于Python的财经数据包，利用Python进行摘取
如何存储数据？
Mysql
如何预处理数据？

空值处理：利用DataFrame的fill.na()函数，将空值（Nan）替换成列的平均数、中位数或者众数
数据标准化
数据如何分类？
行情数据
财务数据
宏观数据
二、计算语言&软件

已经有很多人在网上询问过该选择什么语言？笔者一开始用的是matlab，但最终选择了python
python：库很多，只有你找不到的，没有你想不到，和量化这块结合比较紧密的有：
Numpy&Scipy：科学计算库，矩阵计算
Pandas：金融数据分析神器，原AQR资本员工写的一个库，处理时间序列的标配

Matplotlib：画图库
scikit-learn：机器学习库
statsmodels：统计分析模块
TuShare：免费、开源的python财经数据接口包

Zipline：回测系统
TaLib：技术指标库
matlab：主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大，主要有优点是WorkSpace变量可视化

python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算
Matplotlib完克Matlab的画图功能
python还有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的调试功能，能代替Matlab的WorkSpace变量可视化
推荐的python学习文档和书籍
关于python的基础，建议廖雪峰Python 2.7教程，适合于没有程序基础的人来先看，涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。

涉及到数据运算的话，其实基础教程没什么应用，python各类包都帮你写好了，最好的学习资料还是它的官方文档，文档中的不仅有API，还会有写实例教程
pandas文档
statsmodels文档
scipy和numpy文档
matplotlib文档

TuShare文档
第二，推荐《利用Python进行数据分析》，pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的
三、回测框架和网站
两个开源的回测框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

㈢ 怎么利用pandas做数据分析

pandas的初级功能

1、逻辑运算

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')]

如果要根据逻辑操作对数据进行运算，在使用& (AND)、~ (NOT)和| (OR)等逻辑操作之前和之后添加“(”&“)”。

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

不要为同一列编写多个OR，最好是使用.isin()函数。

2、基本绘图

多亏了matplotlib包，这个特性才得以实现。就像我们在介绍中说的，它可以直接用在pandas身上。

如果你使用Jupyter，在绘图之前，不要忘记写这一行(在代码中只写一次)

3、更新数据

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

将' column_1 '的第8行值替换为' english '

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

在一行中更改多行值

pandas的中级功能

1、计算功能

data['column_1'].value_counts

2、对全行、全列或所有数据的操作

data['column_1'].map(len)

len()函数应用于“column_1”的每个元素

map()操作将一个函数应用于列的每个元素。

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

pandas的另一个特点是进行链式操作。它可以帮助你在一行代码中执行多个操作，从而更加简单和高效。

data.apply(sum)

.apply()将函数应用于列。

.applymap()将一个函数应用于表(DataFrame)中的所有单元格。

3、tqdm包

在处理大型数据集时，pandas可能需要一些时间来运行.map()、.apply()、.applymap()操作。tqdm是一个非常有用的包，它可以帮助预测这些操作何时完成。

from tqdm import tqdm_notebook

tqdm_notebook().pandas()

用pandas设置tqdm

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

将.map()替换为.progress_map()，.apply()和.applymap()也是一样

图4 这是你在Jupyter上看到的的进度条

4、相关矩阵和散射矩阵

data.corr()

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

......

㈣ 用pandas计算得到的数据怎样以表格的形式展现出来

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

㈤ 怎么用python计算股票

作为一个python新手，在学习中遇到很多问题，要善于运用各种方法。今天，在学习中，碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅。
第一种：
读取数据并建立函数：
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)
第二种：
利用pandas里面的方法：
import pandas as pd

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

第三种：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets

总结：python是一种非常好的编程语言，一般而言，我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想，但是，众所周知，python中里面的有很多科学计算包，里面有很多方法可以快速解决计算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法，提高运算速度。

㈥ python编程这门科目是用来编写股票指标和选股器的吗

python是一门语言补丁，最大的优势在于拥有众多的包，很多事情都可以做。而在数据分析领域提供了pandas，numpy，matplotlib等进行数据可视化，用于股票，自然也是可以的

㈦ python pandas怎样画图

有目的的话，就先简单过一下文档，然后开始在目的驱动下，加深某部分的学习。没目的的话，就看本书，科学计算，数据分析方面的python书有不少。

㈧ 用pandas做数据分析

这个软件做数据分析是非常不错的，值得信赖。

㈨ python做数据分析需要哪些库

NumPy
是Python科学计算的基础包，提供快速高效的多维数组对象ndarray;直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数;用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具;线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成。
Pandas
它可以说是只要做数据分析的，无人不知无人不晓，因为它有着非常重要的作用。Pandas库提供了我们很多函数，能够快速的、方便的处理结构化的大型数据。
毫不夸张的说，Pandas是让Python成为强大的数据分析工具的非常重要的因素，尤其对于金融行业，比如基金股票的分析师，Pandas提供了高性能的时间序列功能和一系列的工具，可以自由灵活的处理数据，使用一次你就会爱上它。
Matplotlib
它是流行的用于绘制数据图表的Python库，它跟IPython结合使用效果更好，提供了一种非常好用的交互式的数据绘图环境。
IPython
它是Python科学计算标准工具集的组成部分，可以把很多东西联系到一起，有点类似于一个增强版的Python shell。
目的就是为了提高编程、测试和调试Python代码的速度，很多大牛都在使用IPython，它非常方便，当我们分析数据的时候，也是用这个工具的，而且不用print，回车即可打印。

㈩ 怎么用python panda 算股票市场收益率

1.收集数据，开盘价，收盘价，交易量
2.用pandas处理数据，处理缺失值
3.用股票收益率的公式带入
说白了，pandas只是个好用的工具，方法都是一样的，只是效率问题
有多少人工，就有多少智能