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PYTHON新化交易之有理函数据辨析的收获——同花顺软件[半点化老手]

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前言

数据辨析是开展新化交易的基础和关键造句。当前国内做新化产品100的金融机构大部是从券商收获屡次三番沥青期货实时行情数据辨析的。另外很多金融比分网站金钻官网也供给了数据辨析接口,可以调用接口不二法门收获,也可以用爬虫的不二法门收获。骂人文本描述一种更经济火速的不二法门来收获数据辨析,即通过同花顺交易软件来导入有理函数据辨析,并且将数据辨析转换为DataFrame 表格型的数据辨析结构,以csv的格式囤积,易于后续开展新化交易辨析。


同花顺交易数据辨析导入

1.打开同花顺软件。点击“辨析”栏,选择“老黄历成交”,这时会并发股票的日线交易数据辨析。

2.点击“右键”,选择“数据辨析导入”—>“导入全总数据辨析”,选择导入的类型为Excel,履行下一步以至一气呵成,即得到了2004年至今的该股交易数据辨析。

3.打开EXCEL文档英文业已可以查看到导入的数据辨析了,不过在新化领域中最日语常用口语使用的是CSV格式,这里将EXCEL另存为CSV格式。CSV文件是一种骂人文本文件,用电脑记事本就能打开。文件的数据辨析列以半角逗号分隔,每僧一行数据辨析都以确定符结束。它可以非常容易地被导入各族PC表格及数据辨析库中。将EXCEL另存为CSV格式时。CSV文件将EXCEL工作表中的合并单元格格所显示的骂人文本和实测值以逗号分离开展存放。



注:假如合并单元格格中包孕逗号,则该合并单元格格中的情节以双引号在键盘上怎么打招惹。


转换为DataFrame格式

在Python中,pandas是数据辨析从事死神方便电商平台功能最为投鞭断流的扩展模块了,包孕了高级的数据辨析结构Series和DataFrame,使得在Python中从事数据辨析变得非常灵便,很快和半点,后续我们在动用中会深有经验。

方法1:通过pandas模块自带的read_csv函数可径直得到DataFrame格式数据辨析,留心编码格式为“GB2132”,不然控制柜会将起点中文浅析为乱码。

df_csvload?= pd.read_csv('C:\programPY\CSV_RWdata_ForNewFile\DataChange.csv',parse_dates=True,index_col=0,encoding='gb2312')

方法2:此处使用CSV模块的DictReader函数读取CSV文件,DictReader函数以在线字典形式返回,在线字典的键则是这个合并单元格格的标题(即列头)。每一个合并单元格单元格内换行快捷键容放在在线字典的值内。DataFrame的创建不二法门有numpy二维数组,列表,Series数字序列以及在线字典不二法门等,此处DictReader函数返回的在线字典形式数据辨析可径直创建,在线字典中的keys就是DataFrame里面的columns,但是没有index的值,公认是从零开始计分。

f=codecs.open('C:\programPY\CSV_RWdata_ForNewFile\DataChange.csv','rb','gb2312')#GB2312编码
reader = csv.DictReader(f)
rows = [row for row in reader]
df = pd.DataFrame(rows)
f.close()

该方法需要存货增加额外的从事,将“时间”列所作所为index索引,同时将日期信息去除星期几

df.rename(columns={ "时间":'time' },inplace=True)#替换为26个英文字母表columns         

for index,colstr in enumerate(df['time']):
    colstr = colstr.split(',',1)#去除日期中的星期几
    df.loc[index, 'time'] = colstr[0]
df.index = df['time'].tolist()#time所作所为index
del df['time']#数据辨析中删除time列


数据辨析存放

数据辨析从事后使用pandas模块自带的to_csv可将数据辨析径直囤积为CSV。

df.to_csv('C:\programPY\CSV_RWdata_ForNewFile\DataCheck.csv',columns=df.columns,index=True)

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转自:segmentfault

 

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