Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)與應(yīng)用模塊電子活頁(yè)8-5分析股票數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)用pandas日期序列【任務(wù)8-2】分析股票數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)用pandas日期序列【任務(wù)描述】編寫(xiě)代碼實(shí)現(xiàn)以下功能。①導(dǎo)入模塊。②導(dǎo)入數(shù)據(jù)。③數(shù)據(jù)預(yù)處理。④繪制最高價(jià)與最低價(jià)趨勢(shì)圖。⑤獲取特征參數(shù)。⑥繪制股票開(kāi)盤(pán)價(jià)的年度趨勢(shì)圖。⑦繪制股票多維度的直方圖。⑧計(jì)算股票的每日收益并繪制圖形。⑨繪制收盤(pán)價(jià)對(duì)數(shù)變換后的序列趨勢(shì)圖。⑩繪制收盤(pán)價(jià)移動(dòng)平均和對(duì)數(shù)變換后的序列趨勢(shì)圖?！救蝿?wù)實(shí)現(xiàn)】在JupyterNotebook開(kāi)發(fā)環(huán)境中創(chuàng)建t8-02.ipynb，然后在單元格中編寫(xiě)代碼與輸出對(duì)應(yīng)的結(jié)果。1．導(dǎo)入模塊代碼如下：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False2．導(dǎo)入數(shù)據(jù)代碼如下：path=r".\data\stock-10.xlsx"#默認(rèn)讀取Excel文件的第一個(gè)工作表data=pd.read_excel(path)3．?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理代碼如下：data=data.drop(columns="Unnamed:0")stock1=data.copy()stock1['date']=pd.to_datetime(stock1.date,format='%Y-%m-%d')stock1=stock1.set_index('date')stock1.head()輸出結(jié)果：4．繪制最高價(jià)與最低價(jià)趨勢(shì)圖（1）繪制采樣頻率為天的最高價(jià)與最低價(jià)趨勢(shì)圖代碼如下：stock1[['high','low']].plot(kind='line')plt.title('股票最高價(jià)與最低價(jià)')plt.show()輸出結(jié)果如圖1W所示。圖1W采樣頻率為天的最高價(jià)與最低價(jià)趨勢(shì)圖（2）繪制采樣頻率為月的最高價(jià)與最低價(jià)趨勢(shì)圖代碼如下：stock1.resample('M').median()[['high','low']].plot(kind='line')plt.title('股票最高價(jià)與最低價(jià)')plt.show()輸出結(jié)果如圖2W所示。圖2W采樣頻率為月的最高價(jià)與最低價(jià)趨勢(shì)圖（3）繪制采樣頻率為年的最高價(jià)與最低價(jià)趨勢(shì)圖代碼如下：stock1.resample('Y').median()[['high','low']].plot(kind='line')plt.title('股票最高價(jià)與最低價(jià)')plt.show()輸出結(jié)果如圖3W所示。圖3W采樣頻率為年的最高價(jià)與最低價(jià)趨勢(shì)圖5．獲取特征參數(shù)（1）計(jì)算數(shù)據(jù)集中最早的日期和最晚的日期的間隔天數(shù)代碼如下：(stock1.index.max()-stock1.index.min()).days輸出結(jié)果：729（2）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)總月數(shù)代碼如下：stock_months=stock1.resample('BM').mean()len(stock_months.index)輸出結(jié)果：246．繪制股票開(kāi)盤(pán)價(jià)的年度趨勢(shì)圖代碼如下：stock_open=stock1['open'].plot(title="股票開(kāi)盤(pán)價(jià)")fig=stock_open.get_figure()fig.set_size_inches(8,6)輸出結(jié)果如圖4W所示。圖4W股票開(kāi)盤(pán)價(jià)的年度趨勢(shì)圖7．繪制股票多維度的直方圖代碼如下：stock1[['high','low','open','close']].hist(figsize=(12,8))輸出結(jié)果如圖5W所示。圖5W股票多維度的直方圖8．計(jì)算股票的每日收益并繪制圖形代碼如下：stock1['DailyReturn']=stock1['close'].pct_change()plt.figure(figsize=(15,8))stock1['DailyReturn'].plot(legend=True,linestyle='--',marker='o',title='股票的每日收益')plt.show()輸出結(jié)果如圖6W所示。圖6W股票的每日收益9．繪制收盤(pán)價(jià)對(duì)數(shù)變換后的序列趨勢(shì)圖代碼如下：close1=stock1["close"]close_log=np.log(close1)close_log.plot()plt.show()輸出結(jié)果如圖7W所示。圖7W收盤(pán)價(jià)對(duì)數(shù)變換后的序列趨勢(shì)圖10．繪制收盤(pán)價(jià)移動(dòng)平均和對(duì)數(shù)變換后的序列趨勢(shì)圖代碼如下：#對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行移動(dòng)平均rol_mean=close_log.rolling(window=12).mean()close_log.plot(color='blue',label='對(duì)數(shù)序列')#對(duì)數(shù)序列rol_mean.plot(color='red',la