Python数据分析实战之股票数据

最新推荐文章于 2024-10-23 02:56:35 发布

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#数据分析 #python #编程语言 #股票分析 #大数据

本文通过Python分析1999年至2016年上海证券交易所的股票数据，探讨每年新上市公司数量、市值最大公司、股票涨跌幅以及牛市期间个股表现。结果显示，股市上涨股票占比71%，但涨幅分布不均，牛市期间99.6%的股票上涨，大部分股票涨幅超过一倍。

最近股市比较火。我们就利用这篇文章简单介绍下用 python 对股票数据做个简单的分析。数据集是从1999年到2016年上海证券交易所的1095只股票。

在这里插入图片描述

共1000个文件。

我们的分析思路大致如下：

每年新发股票数

目前市值最大的公司有哪些

股票一段时间的涨跌幅如何

牛市的时候，个股表现如何

首先导入模块
 import pandas as pd
import numpy as np
import os
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘图显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

用 pandas 读文件

 file_list = os.listdir('./data/a-share/')

pieces = []
for file_name in file_list:
    path = './data/a-share/%s' % file_name
    file = pd.read_csv(path, encoding ='gb2312')
    pieces.append(file)
    
shares = pd.concat(pieces)

使用 read_csv 读文件的时候需要指定文件编码 encoding =‘gb2312’ 。将各个文件的 DataFrame 合并后，将索引重置一下，并预览一下数据

 shares.reset_index(inplace=True, drop=True)
shares.head(

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