Python在Finance上的應用-處理數據及製圖

歡迎來到Python 在Finance上的應用第二講，在這一篇文章中，我們將對股票數據做進一步的處理及製圖。最開始使用的Code如下(前一篇文章有提到):

import datetime as dtnimport matplotlib.pyplot as pltnfrom matplotlib import stylenimport pandas as pdnimport pandas_datareader.data as webnnstyle.use(ggplot)nstart = dt.datetime(2000,1,1)nend = dt.datetime(2016,12,31)ndf = web.DataReader(TSLA, yahoo, start, end)n

我們可以用這些DataFrame做些什麼？ 首先，我們可以很容易地將它們保存到各種數據類型中。 一個選項是csv：

df.to_csv(TSLA.csv)n

除了利用Yahoo財經的API來將數據導入為DataFrame,也可以將數據從CSV文件讀取到DataFrame中：

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

下面，可以製圖：

df.plot()nplt.show()n

COOL，但是這裡真正能看到的唯一的東西就是成交量，因為它比股票價格大得多。 我們怎麼可能只對圖表感興趣的？

df[Adj Close].plot()nplt.show()n

正如你所看到的，可以在DataFrame中引用特定的列，如：df [Adj Close]，同時也可以一次引用多個，如下所示：

df[[High,Low]]n

下一章節，我們將進一步的覆蓋對數據的基礎操作同時伴隨著可視化。