利用Pandas和tushare進行一個簡單的資料讀取和分析

一丶Pandas的DataFrame操作方法

一個表格型資料，提供列名和不同的值，以及索引值

通過下面程式碼記錄一些DataFrame的方法

from pandas import Series,DataFrame
#一個字典資料
data={'nike':['hello','world','baby','love'],
     'year':[2000,1526,11616,123],
     'name':['bob','lucy','amy','andy']}
#將字典/列表 資料轉化為DataFrame
 

d=DataFrame(data)
print(d)
#改變資料的輸出順序，按列的形式
print(DataFame(data),columns=['name','year','nike'])
#改變其輸出的索引名(按abcd索引而不是0123)
print(DataFrame(data),columns=['name','year','nike'],index=['a','b','c','d'])
#新增一列則該列全部值為21
d['number']=21 
#新增一列用Series賦值
d1=Series([1,2,3,4])
d['number']=d1
d2=d.T#資料轉置

二丶資料抽取和儲存分析

這裡用到了一個庫tushare，裡面有很多的資料，連結地址為：
http://tushare.org/trading.html
我們從這裡面抽取了浦發銀行和廣大銀行的資料，然後儲存和分析其相關性

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tushare as ts
from pandas import DataFrame,Series

s_pf='600000'#浦發銀行股票程式碼
s_gd='601818'#光大銀行股票程式碼
sdate='2017-01-01'#資料獲取開始日期
edate='2017-12-31'#資料獲取結束日期
 

df_pf=ts.get_h_data(s_pf,start=sdate,end=edate).sort_index(axis=0,ascending=True)#豎著排序
df_gd=ts.get_h_data(s_gd,start=sdate,end=edate).sort_index(axis=0,ascending=True)#豎著排序
#將兩個資料整合到一起
df=pd.concat([df_pf.close,df_gd.close],axis=1,keys=['pf_close','gd_close'])
#填充資料
df.ffill(axis=0,inplace=True)
#儲存資料
df.to_csv('pf_gd.csv')

#然後對資料進行分析
corre=df.corr(method='pearson',periods=1)#方法選擇person相關性
print(corre)
plt.plot(figsize=(20,12))
plt.show()

輸出結果：

相關性接近0.7