股票数据处理

1, 用法的数据库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts

2.数据的获取

data = ts.get_hist_data('000012',start='2015-06-23',end='2017-11-16')
print(data.tail())

3.某列数据的提取

# 数据的逐个提取，并运算data["ret_loop"] = 0.0                                                 # 新增一列数值为零的数据for i in range(1,len(data)):                                           # 循环     data["ret_loop"][i]=np.log(data['close'][i]/data['close'][i-1])   # 逐个提取数据并运算

4. 向量化运算

data['return']=np.log(data["close"]/data["close"].shift(1))           # 向量化运算 快

5.列数据的提取并绘图

# data[['return',"close"]].plot()                # 两列数据的提取     # 将两列数据放到一个图里面
data[['return',"close"]].plot(subplots=True,style='b',figsize=(8,5))  # 分别显示
plt.show()

 

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l另外的获取方法

需要安装的数据库

$ pip install pandas
$ pip install pandas-datareader

代码：

import datetime
import pandas_datareader.data as web
start = datetime.datetime(2016, 1, 1) # or start = '1/1/2016'
end = datetime.date.today()
data = web.DataReader('GOOG',data_source='yahoo',start=start,end=end)
print(data.tail())