pandas股票数据

Ⅰ 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。

Ⅱ 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()

Ⅲ pandas怎样对数据进行遍历

pandas.DataFrame.iterrows

DataFrame.iterrows()
迭代(iterate)覆盖整个DataFrame的行中，返回(index, Series)对。

import numpy as np
import pandas as pd

def _map(data, exp):
for index, row in data.iterrows(): # 获取每行的index、row
for col_name in data.columns:
row[col_name] = exp(row[col_name]) # 把结果返回给data
return data

def _1map(data, exp):
_data = [[exp(row[col_name]) # 把结果转换成2级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) # 对2级list转换成DataFrame
print res_data

Ⅳ 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

Ⅳ 如何得到pandas dataframe总数据量

首先是引入pandas和numpy，这是经常配合使用的两个包，pandas依赖于numpy，引入以后我们可以直接使用np/pd来表示这个两个模块 先创建一个时间索引，所谓的索引（index)就是每一行数据的id，可以标识每一行的唯一值 为了快速入门

Ⅵ pandas根据列数据的值范围计数

假设有这么一个DataFrame数据：有两列，name列为姓名，age列为年龄，其中年龄为随机生成，如下图：

Ⅶ 如何用pandas处理excel数据

我要介绍的第一项任务是把某几列相加然后添加一个总和栏。
首先我们将excel 数据 导入到pandas数据框架中。

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

Ⅷ 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。

Ⅸ 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)

......