數據分析實例——蘋果股票[pd.to_datetime()/set_index()/sort_index()]

一、導包

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt

二、讀取數據

app = pd.read_csv('./AAPL.csv')
app.shape
Out:  (9385, 7)

app.head()

 

三、檢查數據類型

# Date str類型數據
app.dtypes
Out:
Date          object
Open         float64
High         float64
Low          float64
Close        float64
Adj Close    float64
Volume       float64
dtype: object

四、將'Date'這行數據轉換爲時間數據類型：pd.to_datetime()

app['Date'] = pd.to_datetime(app['Date'])
app.head()

五、查看數據類型

app.dtypes
Out:
Date         datetime64[ns]
Open                float64
High                float64
Low                 float64
Close               float64
Adj Close           float64
Volume              float64
dtype: object

 

六、將'Date'設置爲行索引並按時間排序：set_index()/sort_index()

app.set_index('Date',inplace=True)
# 時間，先後
# 排序
app.sort_index()
app.head()

 

七、繪製圖形，字段Adj Close：已調整收盤價格

# pandas 繪圖，依賴於matplotlib
plot = app['Adj Close'].plot()

# 獲取圖片
fig = plot.get_figure()

# 設置圖片的尺寸
fig.set_size_inches(12,9)

若不改變時間的數據類型：

appl = pd.read_csv('./AAPL.csv')

appl.set_index('Date',inplace=True)
appl.head()

appl['Adj Close'].plot()