09-学习时间序列-探索苹果公司的股价数据

利用python进行金融数据分析

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

pd.set_option('display.width',1000)

url = 'https://raw.githubusercontent.com/guipsamora/pandas_exercises/master/09_Time_Series/Apple_Stock/appl_1980_2014.csv' apple = pd.read_csv(url)

print(apple.head())

查看每一列的数据类型

print(apple.dtypes)

将Date这个列转换为datetime类型

apple['Date'] = pd.to_datetime(apple.Date) print(apple.dtypes)

将Date设置为索引

apple = apple.set_index('Date') print(apple.head())

判断是否有重复的日期

print(apple.index.is_unique)

将index设置为升序

apple = apple.sort_index(ascending=True) print(apple.head())

找到每个月最后一个交易日

apple_month = apple.resample('BM').mean() print(apple_month.head())

数据集最早的日期和最晚的日期相差多少天

print((apple.index.max()-apple.index.min()).days)

数据集中共有多少个交易日

print(len(apple.index))

数据集一共有多少个月

apple_months = apple.resample('BM').mean() print(len(apple_months.index))

按照时间顺序可视化Adj Close值

apple_open = apple['Adj Close'].plot(title = 'Apple Stock') fig = apple_open.get_figure() fig.set_size_inches(13.5,9) plt.show()

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