python数据分析实例(1)

1.获取数据:

想要获得道指30只成分股的最新股价

import requests
import re
import pandas as pd

def retrieve_dji_list():
    try:
        r = requests.get('https://money.cnn.com/data/dow30/')
    except ConnectionError as err:
        print(err)
    search_pattern = re.compile('class="wsod_symbol">(.*?)<\/a>.*?<span.*?">(.*?)<\/span>.*?\n.*?class="wsod_stream">(.*?)<\/span>')
    dji_list_in_text = re.findall(search_pattern, r.text)
    dji_list = []
    for item in dji_list_in_text:
        dji_list.append([item[0], item[1], float(item[2])])
    return dji_list

dji_list = retrieve_dji_list()
djidf = pd.DataFrame(dji_list)
print(djidf)

整理数据, 改变列名, index等

cols=['code','name','lasttrade']
djidf.columns=cols # 改变列名
djidf.index=range(1,len(djidf)+1)

最后结果为:

数据的选择

djidf.code   # 获取code列+index
djidf['code']  # 获取code列 , 两者同功能
djidf.loc[1:5,]  # 前5行
djidf.loc[:,['code','lasttrade']] #所有行
djidf.loc[1:5,['code','lasttrade']] #1-5行, loc表示标签index
djidf.loc[1,['code','lasttrade']] #1行
djidf.at[1,'lasttrade']  # 只有一个值的时候可以用at
djidf.iloc[2:4,[0,2]]  # 表示物理文职, 并且4取不到, 就只有第三行第四行
djidf.iat[1,2]  # 单个值

简单的数据筛选: 平均股价, 股价大于180的公司名

djidf.lasttrade.mean()  # 121.132
djidf[djidf.lasttrade>=180].name

找到股价前三名的公司  , 降序排列

tempdf=djidf.sort_values(by='lasttrade',ascending=False)
tempdf[:3].name

如何根据index排序呢?  专门有函数sort_index()

df=pd.DataFrame(np.random.randn(3,3),index=['c','b','a'],columns=list('xyz'))
df.sort_index()  # 根据index 进行排序

*获取AXP公司过去一年的股价数据获取

import requests
import re
import json
import pandas as pd
from datetime import  date
def retrieve_quotes_historical(stock_code):
    quotes = []
    url = 'https://finance.yahoo.com/quote/%s/history?p=%s' % (stock_code, stock_code)
    try:
        r = requests.get(url)
    except ConnectionError as err:
        print(err)
    m = re.findall('"HistoricalPriceStore":{"prices":(.*?),"isPending"', r.text)
    if m:
        quotes = json.loads(m[0])       # m = ['[{...},{...},...]']
        quotes = quotes[::-1]         # 原先数据为date最新的在最前面
    return  [item for item in quotes if not 'type' in item]
quotes = retrieve_quotes_historical('AXP')
list1=[]
for i in range(len(quotes)):
    x=date.fromtimestamp(quotes[i]['date'])
    y=date.strftime(x,'%Y-%m-%d')
    list1.append(y)
quotesdf_ori=pd.DataFrame(quotes,index=list1)
quotesdf_m = quotesdf_ori.drop(['adjclose'], axis = 1)  #删除adjclose列
quotesdf=quotesdf_m.drop(['date'],axis=1)
print(quotesdf)

上述需要对时间进行处理, 将时间转为'%Y-%m-%d'的格式, 并且将这个时间作为一个list 成为quotesdf的index.

数据的筛选

quotesdf[(quotesdf.index>='2017-03-01') & (quotesdf.index<='2017-03-31')]
quotesdf[(quotesdf.index>='2017-11-30') & (quotesdf.index<='2018-03-31')&
(quotesdf.close>=90)]

简单计算

(1)  统计AXP股价涨跌的天数 (close>open)

len(quotesdf.close>quotesdf.open) 

(2) 相邻两天的涨跌

import numpy as np
status=np.sign(np.diff(quotesdf.close))
status  # 250 的长度, 比quotesdf 少1
status[np.where(status==1)].size  # np.where(status==1)是由下标构成的array
# 

上述统计还可以直接用describe函数, 得到基本统计信息

import pandas as pd
import numpy as np
index_df = pd.DataFrame(np.random.rand(3,3), index=['a','b','c'], columns=['index_1','index_2','index_3'])
index_df.describe() # 超级强大

(3) 统计2018一月的交易日天数

t=quotesdf[(quotesdf.index>='2018-01-01') & (quotesdf.index<'2018-02-01')]
len(t)  #21

进一步, 如何统计近一年每个月的交易日天数?

统计每个月的出现天数就行了, 如何提取月份信息? 要把时间的字符串转化为 时间格式,

import time
list2=[]
for i in range(len(quotesdf)):
    temp=time.strptime(quotesdf.index[i],'%Y-%m-%d')
    list2.append(temp.tm_mon)  # 取月份
tempdf=quotesdf.copy()
tempdf['month']=list2  # 新增一列月份的数据
print(tempdf['month'].value_counts())  # 计算每个月的出现次数

注意:

strptime 将字符串格式化为time结构, time 中会包含年份, 月份等信息
strftime 将time 结构格式化一个字符串,  之前生成quotesdf中用到过

上述方法略微麻烦, 如何快速知道每个月的交易日天数?  groupby

# 统计每一月的股票开盘天数
x=tempdf.groupby('month').count()
# 统计近一年每个月的成交量
tempdf.groupby('month').sum().volume
# 先每个月进行求和, 但是这些对其他列也进行了求和, 属于无效计算, 如何避免?
tempdf.groupby('month').volume.sum()  # 交换顺序即可

引申: 一般groupby 与apply 在一起用.  具体不展开了

def f(df):
     return df.age.count()
data_df.groupby('taste of mooncake').apply(f)   

(二) 合并DataFrame: append, concat, join

# append
p=quotesdf[:2]
q=quotesdf['2018-01-01':'2018-01-05']
p.append(q)

# concat
pieces=[tempdf[:5],tempdf[len(tempdf)-5:]]
pd.concat(pieces)

两个结构不同的DataFrame 如何合并?

piece1=quotesdf[0:3]
piece2=tempdf[:3]
pd.concat([piece1,piece2],ignore_index=True)

piece2有month  但是piece1中没有这个字段

join函数中的各种参数, 可以用来实现SQL的各种合并功能.

#join 两个dataframe要有共同的字段(列名)
#djidf: code/name
#AKdf:  volume/code/month
# 合并之后的字段: code/name/volume/month
pd.merge(djidf.drop(['lasttrade'],axis=1),AKdf, on='code')