练习9-时间序列
探索Apple公司股价数据
步骤1 导入必要的库
运行以下代码
import pandas as pd
import numpy as np
# visualization
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
步骤2 数据集地址
运行以下代码
#从目标路径导入数据集
path9 = 'D:/hailong/hailong_download/pandas_exercise/exercise_data/Apple_stock.csv'
步骤3 读取数据并存为一个名叫apple的数据框
运行以下代码
apple = pd.read_csv(path9)
apple.head()
步骤4 查看每一列的数据类型
运行以下代码
apple.dtypes
步骤5 将Date这个列转换为datetime类型
运行以下代码
apple.Date = pd.to_datetime(apple.Date)
apple['Date'].head()
步骤6 将Date设置为索引
运行以下代码
apple = apple.set_index('Date')
apple.head()
步骤7 有重复的日期吗？
运行以下代码
apple.index.is_unique
输出结果:True
步骤8 将index设置为升序
运行以下代码
apple.sort_index(ascending = True).head()
步骤9 找到每个月的最后一个交易日(business day)
运行以下代码
apple_month = apple.resample('BM').mean()
apple_month.head()
注意: .resample()在高版本已不再使用(容易出错点)
步骤10 数据集中最早的日期和最晚的日期相差多少天？
运行以下代码
(apple.index.max() - apple.index.min()).days
输出结果:12261
步骤11 在数据中一共有多少个月？
运行以下代码
apple_months = apple.resample('BM').mean()
len(apple_months.index)
输出结果:404
步骤12 按照时间顺序可视化Adj Close值
运行以下代码
# makes the plot and assign it to a variable
apple_open = apple['Adj Close'].plot(title = "Apple stock")
# changes the size of the graph
fig = apple_open.get_figure()
fig.set_size_inches(13.5,9)
代码截图
