一.实验文档准备 1.安装 tushare pip install tushare 2.启动ipython C:\Users\Administrator>ipython Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 08:04:48) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)] Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 7.0.1 -- An enhanced

# 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

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

前一篇提到了与股票数据相关的可能几种数据情况,本篇接着上篇,介绍一下多个网页的数据爬取.目标抓取平安银行(000001)从1989年~2017年的全部财务数据. 数据源分析 地址分析 http://money.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vFD_FinancialGuideLine/stockid/000001/ctrl/2017/displaytype/4.phtml 在浏览器(PC上)中打开这个地址,就可以看到下图显示的财务数据.这个地址是一个通用格式:(

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第3部分.在本教程中,我们将使用我们的股票数据进一步分解一些基本的数据操作和可视化.我们将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是: import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd import pandas_datareader.

最近在做一个项目,需要用到股票的数据,我在网上查了很久,最终发现在股票数据上面还是tushare比较专业,而且对于将来做金融行业的大数据这一块的,tushare绝对是你的一个好帮手,所以下面我就简单介绍一下. 一.Tushare Pro简介 Tushare旧的版本运行了三年,在旧的版本运行了三年之后,Tushare Pro被发布,相对于之前的版本,它更加稳定质量更好,而且有了前三年的运行经验,Pro用起来更加流畅,而且将数据扩大到了股票.基金.期货.债券.外汇.行业大数据等区块链的数据,数据量更

Python爬虫可以说是好玩又好用了.现想利用Python爬取网页股票数据保存到本地csv数据文件中,同时想把股票数据保存到MySQL数据库中.需求有了,剩下的就是实现了. 在开始之前,保证已经安装好了MySQL并需要启动本地MySQL数据库服务.提到安装MySQL数据库,前两天在一台电脑上安装MySQL5.7时,死活装不上,总是提示缺少Visual Studio 2013 Redistributable,但是很疑惑,明明已经安装了呀,原来问题出在版本上,更换一个版本后就可以了.小问题大苦恼,不

一.Pandas的数据操作 0.DataFrame的数据结构 1.Series索引操作 (0)Series class Series(base.IndexOpsMixin, generic.NDFrame): """ One-dimensional ndarray with axis labels (including time series). #带轴标签的一维ndarray(包括时间序列). Labels need not be unique but must be a

最近股市比较火,我7月初上车了,现在已经下了.中间虽然吃了点肉,但下车的时候都亏进去了,最后连点汤都没喝着. 这篇文章我们就用python对股票数据做个简单的分析.数据集是从1999年到2016年上海证券交易所的1095只股票. 共1000个文件. 我们的分析思路大致如下: 每年新发股票数 目前市值最大的公司有哪些 股票一段时间的涨跌幅如何 牛市的时候,个股表现如何 首先导入模块 import pandas as pd import numpy as np import os import se

最近我出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中用股票范例讲述Python爬虫.数据分析和机器学习的技术,大家看了我的书,不仅能很快用比较热门的案例学好Python,更能了解些股票知识,不至于一入市就拍脑袋买卖. 在本文里,将给出若干精彩范例,包括用爬虫获取股市数据,用matplotlib可视化控件绘制K线和均线,以及用sklean库里的方法,通过机器学习预测股价的走势. 1 

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l

获取数据是数据分析中必不可少的一部分,而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一.鉴于此,我拾起了Python这把利器,开启了网络爬虫之路. 本篇使用的版本为python3.5,意在抓取证券之星上当天所有A股数据.程序主要分为三个部分:网页源码的获取.所需内容的提取.所得结果的整理. 一.网页源码的获取 很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手.只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码. import urllib.request url='http://quote.stockstar

TuShare是个获取股票数据的模块包,我们进行分析,需要将股票数据保存到本地,避免每次都从网上获取,由于本机装有ORCALE,以ORACLE为例介绍如何保存股票数据到本地. 一.大致思路:我们先获取沪深的所有股票信息,保存到数据库中,主要使用的是dataframe的to_sql函数. to_sql(self, name, con, flavor='sqlite', schema=None, if_exists='fail',               index=True, index_la

使用Pandas对数据进行筛选和排序 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas对数据进行筛选和排序 目录: sort() 对单列数据进行排序 对多列数据进行排序 获取金额最小前10项 获取金额最大前10项 Loc 单列数据筛选并排序 多列数据筛选并排序 按筛选条件求和(sumif, sumifs) 按筛选条件计数(countif, countifs) 按筛选条件计算均值(averageif, averageifs) 按筛选条件获取最大值和最小值 筛选和排序是Excel中使用频率

使用Pandas进行数据提取 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据提取 目录 set_index() ix 按行提取信息 按列提取信息 按行与列提取信息 提取特定日期的信息 按日期汇总信息 resample() 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备

使用Pandas进行数据匹配 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas进行数据匹配 目录 merge()介绍 inner模式匹配 lefg模式匹配 right模式匹配 outer模式匹配 NaN值匹配模式 Pandas中的merge函数类似于Excel中的Vlookup,可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能.与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式,分别为inner,left,right和outer模式. 其中inner为默认的匹配模式.本篇文章我们将介绍m

使用Pandas创建数据透视表 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas创建数据透视表 目录 pandas.pivot_table() 创建简单的数据透视表 增加一个行维度(index) 增加一个值变量(value) 更改数值汇总方式 增加数值汇总方式 增加一个列维度(columns) 增加多个列维度 增加数据汇总值 数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具,它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合.在python中同样可以通过pandas.pivot_table函数来

quantmod 包默认是访问 yahoo finance 的数据,其中包括上证和深证的股票数据,还有港股数据. 上证代码是 ss,深证代码是 sz,港股代码是 hk 例如苏宁云商 setSymbolLookup(SNYS=list(name='002024.sz',src='yahoo')) getSymbols("SNYS") chartSeries(SNYS) 获取上证指数 getSymbols("^SSEC") chartSeries(SSEC, up.co

免费股票数据API接口提供沪深.香港.美国股市信息. 1.沪深股市 2.香港股市 3.美国股市 4.香港股市列表 5.美国股市列表 6.深圳股市列表 7.沪股列表 API文档:https://www.juhe.cn/docs/api/id/21,申请获取APPKEY即可调用. 示例代码 PHP股票数据示例 Python股票数据接口调用示例 C#股票数据接口调用示例 Go股票数据接口调用示例 JAVA股票数据接口调用示例

R中好几个Pkg都提供了股票数据的在线下载方法,如果非得在其中找出一个最好的,那么quantmod当之无愧!举一个例子,譬如下载沪市大盘数据,代码可以是: library(quantmod)SSE <- getSymbols("000001.SS",auto.assign=FALSE)head(SSE) 或者: library(quantmod)setSymbolLookup(SSE=list(name="000001.SS", src="yahoo