金融数据处理入门-云帆数科

### numpy1.NumPy的科学计算库array列表属性np.mean 求均值np.median 求中位数np.std 求标准差np.prod 计算数组所有元素的乘积(.prod()整体乘积结果是一个数。.cumprod()累计乘积结果是一个序列。)在 np.mean(stock_prices, axis1) 中axis1 表示对数组的每一行进行求均值。axis0对每一列求均值。axis1对每一行求均值。你的代码会输出每只股票每一行的均价。arr np.array([1, 2, 3, 4])result np.prod(arr) # 或 np.prod(arr)print(result) # 输出 24arr2 np.array([[1, 2], [3, 4]])print(np.prod(arr2, axis0)) # 输出 [3 8]每列相乘print(np.prod(arr2, axis1)) # 输出 [2 12]每行相EXarray022.NumPy的随机数生成1.随机生成0-1的数字2.数字呈正态分布np.random.seed(0)(设置随机数生成器的种子保证每次运行代码时生成的随机数序列都一样方便结果复现和调试。 0 是随机数种子的值可以是任意整数。不同的种子值会生成不同的随机数序列。只要种子值一样每次生成的随机数序列就一样)random_matrix np.random.rand(3, 4)Random Matrix:[[0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318][0.4236548 0.64589411 0.43758721 0.891773 ][0.96366276 0.38344152 0.79172504 0.52889492]]3.NumPy的基本数学运算可以相加相乘相乘 / ### Matplotlib可视化库import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltstock_prices np.array([10.5, 11.0, 10.8, 11.2, 11.5,10.7, 10.9, 11.1, 11.3, 11.4])xnp.arange(0,len(stock_prices))#arange(start, stop)从 start 到 stop不包括 stop步长为 1。#在你的代码里假如 stock_prices 长度是 10np.arange(0, 10) 就会生成 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。ystock_pricesplt.title(Stock Prices Over Time)plt.xlabel(Time)plt.ylabel(Price)plt.plot(x,y)plt.show()### Pandas1.Series与DataFramePandas里面有两个重要的概念Series和DataFrame。Series翻译成中文就是“系列”DataFrame则直译为“数据框”。[a1,a2,a3,a4]其中a1,a2,a3,a4是4阶列向量。Series就相当于a1或a2或a3或a4就是其中一个列向量。DataFram就相当于整体矩阵。2.DataFrame中没有字符串,所有字符串类型被储存为对象类型,也就是object3.每一列的数据就是一个序列Series整个表格就是 DataFrame。EXpandaa01.py3.Pandas的输入与输出pd.read_csv()读取csvDataFrame.dtypes查看每列数据类型DataFrame[columns].astype改变对应列的数据类型(colums每列的第一行名字)DataFrame.to_csv(文件名,indexFalse)保存数据indextrue就是前面加一列[0,1,2.....]EXpandaa02.py4.DataFrame的数据选取DataFrame.head() 不填数据默认显示前5行数据DataFrame.tail() 不填数据默认显示后5行数据DataFrame[[columns01,columns03,columns05]]默认选取第一列,第三列和第五列的数据DataFrame[DataFrame[columns01]aa]默认选取第一列中满足aa条件的行DataFrame.iloc[4:8,2:-1]获取第5到第9行不包括第9行的同时也获取了第3列到最后一列不包括最后一列的数据.dt 是 pandas 提供的日期时间属性访问器用于从 datetime 类型的 Series 中提取日期、时间、年、月、日等信息。DataFrame[columns01].dt.time/year/date/mouthEXpandaa03.py5.Pandas的排序DataFrame.sort_valuesby[columns01,columns03],ascendingTrue,inplaceFalse先按照columns01列排列再按照columns03排列,其中scending是升序和降序默认从小到大flase,inplaceFalse默认则会返回一个排序后的新 DataFrame原数据不变。EXpandaa04.py6.统计描述与分组DataFrame.describe()汇总所有数值类型的列包括 int、float、double在 pandas 里主要是 int 和 float。这些类型的列会显示计数、均值、标准差、最小值、最大值、分位数等统计信息。DataFrame[DataFrame[columns01]aa].describe() 用筛选语句和统计信息合并使用可以具体表示具体某些行或列的统计信息分组统计DataFrame.groupby(columns01)[columns02].apply(np.mean)按columns01列分组并计算columns02列的平均值EXpandaa05.py7. Pandas的数据可视化.plot(底层依然是调用matplotlib,是panadas的调用matplotlib方法可以直接用于 Series 或 DataFrame)(plt.show()负责显示图像窗口,是直接matplotlib的方法).hist()绘制直方图(bins指定柱子的数量).boxplot()绘制箱线图.bar()绘制柱状图.pie()绘制饼图.scatter()绘制散点图DataFrame 才有EXpandaa06.py8. 多个DataFrame处理.merge(主表格需要合并的表格,on哪一列,how如何合并) how中有left,right,inner,outer四种合并方式

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