在对数据进行分析的过程中,发现Python对时间数据处理比较费劲。比如有一个数据集保留了股票的交易日期、开盘价、收盘价,怎么计算当天股价相较上一天是上涨了还是下跌了?上涨和下跌的幅度又是多少?本节跟大家分享这个具体案例。
1 读取数据文件
首先设置文件的存放目录,读取股票数据。
import os
import pandas as pd
os.chdir(r'F:\公众号\6.学习python') #设置成存放数据文件夹路径
date = pd.read_csv("股票数据.csv", encoding = 'GBK') #读取数据
注:如需文中数据进行练习,可到公众号中回复“股票数据波动”即可免费获取。
由于文件标题是中文,直接读取会报错,所以加了encoding编码申明。一般encoding设置成GBK、utf-8、GB2312即可满足读取需求。打印date前5行结果如下:
2 将日期列设置为数据框索引
接着把数据框中的日期设置为索引,并把索引中的日期转成时间格式。方便后续根据日期计算波动情况。
date = date.set_index('日期') #把日期列设置为索引
date.index = pd.to_datetime(date.index) #把索引中的日期转成时间格式
date.head(5)
得到结果如下:
3 计算股票每天相较于前一天的波动情况
最后,来看下每天相较于前一天股价的波动情况。为了计算股票波动值,先来介绍shift函数。这个函数可以把数据框去掉最后一行,再把数据框整体往后移一行,空出来的第一行用NaN填充。
date.head(5).shift(1)
得到结果如下:
接着计算后一天收盘价减去前一天收盘价,并把结果保存到原始数据中去,具体代码如下:
date['每日相较前一天波动'] = (date['收盘价'].shift(1) - date['收盘价']).shift(-1) #计算后一天收盘价减去前一天收盘价
date.head(5)
得到结果如下:
至此,在python中计算每天股票波动情况已介绍完毕,大家可以动手练习一下。
你可能感兴趣:
用Python绘制皮卡丘
用Python绘制词云图
Python人脸识别—我的眼里只有你
Python画好看的星空图(唯美的背景)
用Python中的py2neo库操作neo4j,搭建关联图谱
Python浪漫表白源码合集(爱心、玫瑰花、照片墙、星空下的告白)