聚类案例之股票信息分类

本文通过代码展示了如何运用聚类算法对股票信息进行分类,分析869880行数据,经过多次处理和特征选择,最终得到9列分类结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

附代码:

 

import pandas as pd
beer = pd.read_csv('E:\\1\\000518.csv',sep=',')

In [3]:

 

beer

Out[3]:

  open close high low volume money
0 2.26 2.25 2.26 2.25 64047.0 144526.0
1 2.25 2.25 2.26 2.25 7020.0 15805.0
2 2.25 2.24 2.25 2.24 52599.0 118287.0
3 2.24 2.24 2.25 2.24 39098.0 87629.0
4 2.24 2.24 2.24 2.23 45794.0 102386.0
5 2.24 2.24 2.24 2.24 52923.0 118635.0
6 2.24 2.25 2.25 2.24 33374.0 74939.0
7 2.25 2.25 2.25 2.24 22465.0 50455.0
8 2.24 2.25 2.25 2.24 72471.0 162653.0
9 2.25 2.25 2.26 2.24 20845.0 46884.0
10 2.26 2.26 2.26 2.25 3888.0 8774.0
11 2.26 2.25 2.26 2.25 34886.0 78752.0
12 2.26 2.26 2.26 2.26 3348.0 7564.0
13 2.26 2.26 2.26 2.26 5184.0 11712.0
14 2.26 2.26 2.26 2.26 7236.0 16348.0
15 2.26 2.26 2.26 2.26 5400.0 12200.0
16 2.26 2.26 2.26 2.26 60267.0 136152.0
17 2.26 2.26 2.26 2.26 4320.0 9760.0
18 2.26 2.26 2.26 2.26 6588.0 14884.0
19 2.26 2.26 2.26 2.26 33482.0 75640.0
20 2.26 2.26 2.26 2.26 12745.0 28792.0
21 2.26 2.25 2.26 2.25 35642.0 80492.0
22 2.26 2.26 2.26 2.26 90184.0 203740.0
23 2.25 2.26 2.26 2.25 24841.0 55893.0
24 2.26 2.25 2.26 2.25 1620.0 3652.0
25 2.25 2.26 2.26 2.25 6804.0 15314.0
26 2.25 2.26 2.26 2.25 11881.0 26740.0
27 2.25 2.26 2.26 2.25 24409.0 55024.0
28 2.25 2.26 2.26 2.25 3780.0 8525.0
29 2.25 2.26 2.26 2.25 41366.0 93233.0
... ... ... ... ... ... ...
869850 3.28 3.28 3.28 3.28 300.0 984.0
869851 3.28 3.28 3.28 3.28 0.0 0.0
869852 3.29 3.29 3.29 3.29 100.0 329.0
869853 3.29 3.28 3.29 3.28 17200.0 56546.0
869854 3.29 3.28 3.29 3.28 1400.0 4597.0
869855 3.29 3.29 3.29 3.29 200.0 658.0
869856 3.28 3.29 3.29 3.28 4100.0 13459.0
869857 3.29 3.28 3.29 3.28 1400.0 4604.0
869858 3.28 3.28 3.28 3.28 0.0 0.0
869859 3.28 3.28 3.28 3.28 15200.0 49856.0
869860 3.28 3.28 3.28 3.28 5600.0 18368.0
869861 3.28 3.29 3.29 3.28 2300.0 7552.0
869862 3.29 3.29 3.29 3.29 0.0 0.0
869863 3.28 3.28 3.28 3.28 2000.0 6560.0
869864 3.29 3.28 3.29 3.28 9200.0 30245.0
869865 3.28 3.28 3.28 3.28 500.0 1640.0
869866 3.28 3.28 3.28 3.28 58800.0 192798.0
869867 3.28 3.28 3.28 3.28 1100.0 3608.0
869868 3.28 3.27 3.28 3.27 38600.0 126372.0
869869 3.27 3.27 3.27 3.27 27700.0 90579.0
869870 3.28 3.28 3.28 3.28 4400.0 14432.0
869871 3.28 3.28 3.28 3.28 1400.0 4592.0
869872 3.28 3.28 3.28 3.27 17100.0 56027.0
869873 3.28 3.28 3.28 3.28 31300.0 102729.0
869874 3.28 3.28 3.28 3.28 2000.0 6560.0
869875 3.28 3.28 3.28 3.28 3300.0 10824.0
869876 3.28 3.28 3.28 3.28 1300.0 4264.0
869877 3.28 3.28 3.28 3.28 0.0 0.0
869878 3.28 3.28 3.28 3.28 0.0 0.0
869879 3.28 3.29 3.29 3.28 3400.0 11156.0

869880 row

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