相关系数和协方差

最新推荐文章于 2023-11-17 16:59:14 发布

原创最新推荐文章于 2023-11-17 16:59:14 发布 · 232 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了使用Python的pandas库和pandas_datareader从雅虎财经获取股票数据的方法，并展示了如何利用这些数据进行基本的统计分析，包括计算股价变化百分比、相关性和协方差。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import pandas as pd
import numpy as np
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame
'''all_data={}
for ticker in ['AAPL','IBM','MSFT','GOOG']:
all_data[ticker]=web.get_data_yahoo(ticker,'1/1/2000','1/1/2010')
price=DataFrame({tic:data['Adj Close'] for tic,data in all_data.items()})
volume=DataFrame({tic:data['Volume'] for tic,data in all_data.items()})
price = pd.DataFrame({tic: data['Adj Close'] for tic, data in all_data.items()})
returns=price.pct_change()
#print(returns.tail())
#print(returns.MSFT.corr(returns.IBM))
#print(returns.MSFT.cov(returns.IBM))
print(returns.corr())
print(returns.cov())
print(returns.corrwith(returns.IBM))
print(returns.corrwith(volume))'''
obj=Series(['c','b','a','a','b','b','c','c'])
print(obj.unique())
print(obj.value_counts())
mask=obj.isin(['b','c'])
print(mask)