Pandas数据分析初学--时间序列

探索Apple公司股价数据

首先导入Pandas库

import pandas as pd

（1）. 读取数据并存为一个名叫apple的数据框。

apple = pd.read_csv('appl_1980_2014.csv')

（2）. 查看每一列的数据类型。

apple.dtypes

（3）. 将Date这个列转换为datetime类型。

apple.Date = pd.to_datetime(apple.Date)

（4）. 将Date设置为索引。

apple = apple.set_index('Date')

（5）. 有重复的日期吗？

apple.index.is_unique

（6）. 将index设置为升序。

apple = apple.sort_index(ascending = True)

（7）. 找到每个月的最后一个交易日(businessday)。

apple_month = apple.resample('BM').mean()
apple_month.head()

（8）. 数据集中最早的日期和最晚的日期相差多少天？

(apple.index.max() - apple.index.min()).days

（9）. 在数据中一共有多少个月？

len(apple_month)

（10）. 按照时间顺序可视化AdjClose值。

apple['Adj Close'].plot(title = 'Apple Stock').get_figure().set_size_inches(9,5)

数据表Github链接：https://github.com/Booting-O/Pandas-Practice.git