python之股票數據分析

一、初識Pandas

Pandas 是基於 NumPy 的一個非常好用的庫，它有兩種自己獨有的基本數據結構Series （一維）和 DataFrame（二維），它們讓數據操作更簡單了。雖然Pandas有著兩種數據結構，但它依然是 Python 的一個庫，所以，Python 中有的數據類型在這裡依然適用，也同樣還可以使用類自己定義數據類型。

在金融數據分析領域，Pandas更是起到了非常重要的作用，比如用於量化交易。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具，對於億級的數據處理也如魚得水。

二、Pandas基本操作

1、Series的創建

Series的創建主要有三種方式：

1）通過一維數組創建Series

輸出如下：

2）通過字典的方式創建Series

輸出如下：

3）通過DataFrame中的某一行或某一列創建Series

參考下面DataFrame第三種創建方式中的s = df3["one"]。

2、DataFrame的創建

DataFrame的創建主要有三種方式：

1）通過二維數組創建DataFrame

輸出如下：

2）通過字典的方式創建DataFrame

以下以兩種字典來創建數據框，一個是字典列表，一個是嵌套字典。

輸出如下：

3）通過DataFrame的方式創建DataFrame

我們取出2）中的df2來創建df3

輸出如下：

三、處理股票數據

接下來，我們通過實例來學習Pandas在處理股票數據上的應用。

我們使用pandas_datareader來獲取阿里巴巴的股票數據。

1）導入以下庫：

2）設置股票名稱和時間參數

3）獲取股票數據

4）查看prices的類型

列印如下：

可以看到返回的數據類型就是DataFrame類型。

5）查看股票的摘要信息

列印 如下：

再來列印最新的三條信息

6）繪圖

我們將阿里巴巴的股票數據按照開盤價繪圖。

從圖中我們可以看到阿里巴巴的股票一路攀升，細心點發現每年的11月都有一個高點。

四、總結

Pandas是以NumPy和Matplotlib為基礎封裝的金融數據分析的庫，對於量化交易十分有用，通過可視化的效果能幫我們一定程度分析股市的走向。

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