pandas操作股票数据

㈠ 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。

㈡ 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

㈢ 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。

㈣ 我用pandas做数据处理，去重后数据怎么引用

1.queryset是查询集，就是传到服务器上的url里面的查询内容。Django会对查询返回的结果集QuerySet进行缓存，这是为了提高查询效率。也就是说，在你创建一个QuerySet对象的时候，Django并不会立即向数据库发出查询命令，只有在你需要用到这个QuerySet的时候才会这样做。
2.Objects是django实现的mvc中的m，Django中的模型类都有一个objects对象，它是一个Django中定义的QuerySet类型的对象，它包含了模型对象的实例。
3.不能，因为get可能会有异常，可以用filter函数，如下
>>> Entry.objects.filter(blog__id__exact=1)# 显示的使用__exact
>>> Entry.objects.filter(blog__id=1)# 隐含的使用__exact>>> Entry.objects.filter(blog__pk=1)# __pk 相当于 __id__exact

㈤ 怎么利用pandas做数据分析

Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。
1. 基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的sh事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。

㈥ pandas 读取大文件数据怎么快速读取

import pandas as pd
data = pd.read_csv('train.csv')
train_data = data.values[0:TRAIN_NUM,1:]
train_label = data.values[0:TRAIN_NUM,0]

㈦ 关于pandas处理数据，怎么提取某一列的部分数字的值

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：

㈧ 求助python大神，工作实例pandas数据分析

你的意思是比较每台机的宽，不符合的挑出来？ 那每台机的返回值是什么？
你需要些一个函数func func把行变量作为参数，能对每一行操作，然后dataframe.apply(func, axis=1)

㈨ 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()