华尔街学堂-python在金融领域的应用
第01讲 Python基础知识学习与应用 第02讲 使用pandas和numpy进行数据处理 第03讲 批量处理Excel：就是这么简单粗暴又好用 第04讲 使用matplotib进行绘图和可视化
pandas三方库 - 一维数组series和二维数组dataframe - 直接读取数据库文件，本地excel格式数据 - 兼容各类金融分析算法，直接对数据做处理 - 优势: - 适合处理多种类型的数据，如sql,excel - 有序或无序的时间序列数据 - 带行和列标签的矩阵数据 - 其他形式观测、统计数据集
** tushare版本** import tushare print(tushare.version)
（1）股票的历史行情数据 ** get_hist_date** ts.get_hist_data('000001')
(2)复权数据 官网：tushare.org和tushare.pro ts.get_h_data('399106', index=True)
(3)限售股解禁 ts.xsg_data(year=2017,month=6)
(4）行业分类 temp1=ts.get_industry_classified() Dataframe格式 temp1.loc[temp1['c_name']='交通运输'] ---运行出错了！！！
热点 概念 ts.get_concept_classified()
上市公司财务报表数据-财务指标-盈利能力指标 ts.get_profit_data(2017,3)
偿债能力指标 ts.get_debtpaying_data(2017,3)
宏观经济数据-国内的货币供应量 ts.get_money_supply()
保存到本地 excel df =ts.get_hist_data('000001') df.to_excel('/Users/kenxu/tushare/平安银行日线数据')---运行出错了！
excel文件 timetrack-加载库，记录文件路径 import pandas as pd path = "/Users/kenxu/Nutstore Files/timetrack.xlsx" pandas:read_excel()查看文件 pd.read_excel(path)
把读取到的数据保存下来 datas = pd.read_excel(path) datas
查询某几行数据 datas.iloc[0:2,:]
查询某几列数据 datas.iloc[:,0:2]
查询某一单元格数据 datas.iloc[5,5]
高级查询,记住是字符串类型，两个等号 datas.loc[datas.loc[:,'Tags'] == 'commuting']
数据处理 cal = datas.loc[0:4,:] cal
求和sum() pd.DataFrame(cal.sum()).T
两表拼接求和 sh = pd.read.excel(path) sz = pd.read.excel(path) sh sz 计算某时间上证+深证总成交金额 sh_amount = sh.iloc[3:22,10] sz_amount = sz.iloc[3:22,10] all_amount = pd.concat([sh_amount,sz_amount],axis = 0,ignore_index=True) all_amount all_amount.sum() # 求和 all_amount.count() #求个数 all_amount.min() #求个数 把处理后的数据保存到本地 result.to_excel(path)
- tushare开源数据库
- 免费开源财经数据接口包，实现股票等金融数据从采集、清洗加工到储存过程，提供快速、整洁、多样、便于分析的数据，减轻数据获取加工量
- tushare标准数据格式是dataframe,可将数据储存到本地再分析
- 数据类型:
- 交易数据
- 公告数据
- 股票分类
- 基本面数据
- 宏观经济数据
- 新闻事件
- 利率信息 代码演示
- excle文件读写
- 数据分析与处理
数据透视表 简单图表的绘制 案例:绘制K线图 matplotlib
- 著名绘图库，提供和matlab相似的命令api，适合交互式行制图，也可作为绘图控件嵌入GUI应用。
- matplotlib绘图库，文档完备，gallery模板图丰富，
- 能实现excel中所有绘图功能，更方便，更强大