Python股票分析系列——數據整理和繪制.p2

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歡迎來到Python for Finance教程系列的第2部分。 在本教程中，我們將利用我們的股票數據進一步分解一些基本的數據操作和可視化。 我們將要使用的開始代碼（在前面的教程中已經介紹過）是： 

import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web

style.use('ggplot')
start = dt.datetime(2000,1,1)
end = dt.datetime(2016,12,31)
df = web.DataReader('TSLA', 'yahoo', start, end)

我們可以用這些DataFrame做些什么？ 首先，我們可以將它們輕松保存為各種數據類型。 一個選項是csv：

df.to_csv('TSLA.csv')

我們也可以將數據從CSV文件讀取到DataFrame中，而不是將數據從Yahoo財務API讀取到DataFrame中：

df = pd.read_csv('tsla.csv', parse_dates=True, index_col=0)

現在，使用指令進行繪制：

df.plot()
plt.show()

 

酷，除了我們真正能看到的唯一的事情是成交量，因為它的規模比股票價格大得多。 我們如何才能繪制出我們感興趣的內容？

df['Adj Close'].plot()
plt.show()

 

正如你所看到的，你可以在DataFrame中引用特定的列，例如：df ['Adj Close']，但是你也可以一次引用多個，如下所示：

df[['High','Low']]

在下一篇教程中，我們將介紹這些數據的一些基本操作，以及一些更基本的可視化。

 

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