2. 金融股票数据的另一个形态,怎样在业务内部流动,同时怎样避免错误 前一篇讲解了股票的原始状态,那麽在业务过程中,数据会变成怎样的形态,来完成众多奇奇怪怪的业务呢,以下将会解答. 首先,任何股票都有机会停市,退市.或者退市了再二次上市. 例子,阿里爸爸(9988.HK)在港交所二次上市. 再例如,富力地产(2777.HK),12供2股的方法向市场增发当天,停牌一天. 这种情况下,某些股票的数据就会断断续续,不连贯. 那麽惟一叁考的标准,就只有大盘指数的数据,才是最信得过的依靠. 因此把数据拿了…

1. 数据源 其实金融数据没大家想象的那麽复杂,只需要最原始状态的数据,保存到本地即可以. 那麽,怎样才是股票数据的原始状态呢.那就看看1920's年代的道氏理论,他是怎样计算道琼斯指数,那麽他采用的就是最原始形态. 假设股票是一个有市价的产品,全由市场价格来操作,那麽以下的数据,就能体现一个市场价格竞争商品的原始状态. 日期和股票编号是主键,股票名称是外键. 因为每只股票编号和交易日,必定是独一无异,而且这里涉及2个业务场景: a. 抓取2020年1月18日的港股数据 b. 抓取00700.H…

5. 本地数据库 很简单的用本地Sqlite查找股票数据. DataSource类,返回的是Dataframe物件.这个Dataframe物件,在之后的业务,如计算股票指标,还需要特别处理. import os import sqlite3 as sqlite3 import numpy as np import pandas as pd # 数据源 class DataSource: def __init__(self): self.db = None # 数据库 self.cursor =…

# 获取yahoo金融苹果公司的股票数据. # 1.分析拉取的数据,找到收盘数据列的列名. # 2.绘制收盘价格柱状图. # 3.分析拉取的数据涨跌率,股价移动平均和波动率. # 4. 找出开盘价和收盘价最高的那一天 # 5. 获取股票表格总共有多少行多少列 # 6. 对股票的每列按照月为单位求平均值 # 7.将股票表格按照adj close股价进行由高到低排序 # 练习提示: # 1. 使用pandas_datareader读取苹果公司的2020年上半年的股票指数 # 2. 求股票的涨跌率re…

目录: 1.pandas官方画图链接 2.标记图中数据点 3.画图显示中文 4.画股票K线图 5.matplotlib基本用法 6.format输出 6.format输出例子 eps_range=[0.1,0.2,0.3] #plt.legend(['eps =%0.1f' % eps for eps in eps_range],loc='lower right') plt.legend(['eps ={:.1f}'.format(eps) for eps in eps_range],loc='…

定义: DataFrame是二维的.大小可变的.成分混合的.具有标签化坐标轴(行和列)的表数据结构.基于行和列标签进行计算.可以被看作是为序列对象(Series)提供的类似字典的一个容器,是pandas中主要的数据结构. 形式: class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 参数含义: data : numpy ndarray(多维数组)(结构化或同质化的), dict(字典…

示例: 有如下表需要进行行转列: 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import MySQLdb from warnings import filterwarnings # 由于create table if not exists总会抛出warning,因此使用filterwarnings消除 filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning) from sqlalchemy i…

背景:dataFrame的数据,想对某一个列做逻辑处理,生成新的列,或覆盖原有列的值   下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据   1.增加新列,或更改某列的值 df["列名"]=值   如果值为固定的一个值,则dataFrame中该列所有值均为这个数据   2.处理某列 df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1)   说明: 1.方法名为单独的方法名,可以处理传入的x数据 2.x为每一行的数…

之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数 还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数 pandas DataFrame 的 applymap() 函数和pandas Series 的 apply() 方法,都是对整个对象上个各个值进行单独处理,返回一个新的对象. 而pandas DataFrame 的  apply() 函数,虽然也是作用于DataFrame的每个值,但是接受的参数不是各个值本身,而是DataFrame里各行(…

上一篇pandas DataFrame apply()函数(1)说了如何通过apply函数对DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame. 这篇介绍DataFrame apply()函数的另一个用法,得到一个新的pandas Series: apply()中的函数接收的参数为一行(列),把一行(列)通过计算,返回一个值,最后返回一个Series: 下图展示了把DataFrame的各列转换成一个数,最后返回成一个Series: 举个栗子: import numpy as np imp…