数据分析三大件

news2024/11/26 13:31:28

一、jupyter的基本使用

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二、Numpy

2.1 numpy的创建

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#使用array（）创建一个多维数组
import numpy as np
arr=np.array([1,2,3])

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2.2 numpy的属性

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修改数组的元素类型

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2.3 索引和切片

（1）行切片

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（2）列切片

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注意列切片

（3）综合切片

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（4）倒置

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* 将图片进行翻转

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* 裁剪图片

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（5）变形

多维变成一维数组

一维变多维

（6）级联操作

只能维度相同的级联
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* 拼图操作

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（7）聚合操作

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数学相关

常用数学函数

方差是标准差的平方

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矩阵相关

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转置

相乘

三、Pandas

主要用于存储非数值的数据类型
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这是两种不同的数据结构

3.1 Series

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索引值变为a,b,c,d。

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3.2 索引和切片

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3.3 属性

表示一维数组
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series也只能存储同类型数据

3.4 常用方法

（1）取数据

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（2）对元素进行判断

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并且每个数组的数据类型为布尔值

（3）算数运算

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3.2 Dataframe

（1）创建

由多个Series组成，是个二维数据。
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（2）属性

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* 练习

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dic={
    '张三':[150,150,150,300],
    '李四':[0,0,0,0]
}
df=DataFrame(data=dic,index=['语文','数学','英语','理综'])
df

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（3）索引

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取列

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取单列

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取a，c两列

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取行、单个元素

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iloc和loc

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（4）切片

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* 应用

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3.3 股票小项目

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（1）需求1：输出所有收盘比开盘上涨3%的日期

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（2）需求2：输出开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期

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import tushare as ts
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import numpy as np

# 获取某只股票的历史行情数据
df=ts.get_k_data(code='600519',start='2000-01-01') 
df

# 将互联网上获取的股票数据存储到本地
df.to_csv('./maotai.csv')

# 将本地存储的数据读入到df中
pd.read_csv('./maotai.csv')
df.head()

# 对读取出的数据进行相关处理
# 查看每一列的数据类型
df['date'].dtype

# 另一种方法
df.info()

# 将time列转换为时间序列
df['date']=pd.to_datetime(df['date'])
df['date'].dtype

# 将时间作为原数据的行索引
df.set_index('date',inplace=True)

df.head()

### 需求1：输出所有 收盘比开盘上涨3%的日期

# 伪代码：（收盘-开盘）/开盘 > 0.03
true_index=(df['open']-df['close'])/df['open']>0.03 # 获取到行索引
new=df.loc[true_index]## 得到全是股票上涨的数组
new.index

(new['open']-new['close'])/new['open']>0.03  #验证一下获取到的数据

(df['open']-df['close'])/df['open']>0.03 # 原来是有true用false

### 需求2：输出开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期

# 伪代码：（开盘-前日收盘）/前日收盘 < -0.02
df['close'] 

# 使原始代码的close列整体下移一位
# 前日收盘
df['close'].shift(1)

# 成功获取到索引
(df['open']-df['close'].shift(1))/df['close'].shift(1)<-0.02

# 成功获取到日期
df.loc[(df['open']-df['close'].shift(1))/df['close'].shift(1)<-0.02].index

### 需求3： ![image-3.png](attachment:image-3.png)

# 时间节点2010-2023  
#一手股票：100支股票
# 一个完整的年，需要买/卖多少支股票？1200
# 单价使用开盘价 

new=df['2010-01':'2023-6'] #行索引是时间序列才可以这样切
new

# 获取每个月的第一个交易日——使用 数据的重新取样技术
# 根据月份从原始数据中提取每月第一个交易日
the_first=new.resample('M').first()
the_first

the_first['open']