python语言编程,用字典记录股票的收益率,键为股票名,值为收益率
时间: 2023-02-28 15:22:25 浏览: 55
可以使用一个字典来记录股票的收益率,字典的键表示股票名,值表示收益率。例如:
stock_returns = {
"Apple": 0.05,
"Microsoft": 0.03,
"Tesla": 0.15
}
这样就可以通过键来访问对应的收益率了。例如:
print(stock_returns["Apple"]) # 输出 0.05
print(stock_returns["Microsoft"]) # 输出 0.03
print(stock_returns["Tesla"]) # 输出 0.15
相关问题
python语言编程,将一个字典(键为股票名,值为收益率)变成dataframe,并将列名变为 SECUCODE和RETURN
### 回答1:
您可以使用pandas库中的DataFrame类来实现这一目的。首先需要把字典转换为pandas中的数据结构,可以使用from_dict()方法,然后再使用rename()方法重命名列名。代码如下:
```
import pandas as pd
# 字典
stock_dict = {'stock_1': 0.1, 'stock_2': 0.2}
# 字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(stock_dict, orient='index', columns=['RETURN'])
# 重命名列名
df.index.name = 'SECUCODE'
df.reset_index(inplace=True)
print(df)
```
输出结果:
```
SECUCODE RETURN
0 stock_1 0.1
1 stock_2 0.2
```
### 回答2:
要将一个字典(键为股票名,值为收益率)转换为DataFrame,并将列名更改为"SECUCODE"和"RETURN",可以使用Python中的pandas库来实现。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 假设输入的字典为stock_dict
stock_dict = {"AAPL": 0.1, "GOOG": 0.05, "TSLA": 0.2}
# 将字典转换为DataFrame,并更改列名
df = pd.DataFrame.from_dict(stock_dict, orient='index', columns=["RETURN"])
df.index.name = "SECUCODE"
# 打印转换后的DataFrame
print(df)
```
运行以上代码,输出结果将会是:
```
RETURN
SECUCODE
AAPL 0.10
GOOG 0.05
TSLA 0.20
```
这样,我们就成功地将字典转换为了DataFrame,并将列名更改为"SECUCODE"和"RETURN"。
### 回答3:
可以使用pandas库中的DataFrame函数,将Python中的字典转换为DataFrame,并修改列名。
假设给定的字典为stock_dict = {'AAPL': 0.05, 'GOOGL': 0.1, 'MSFT': -0.02}
首先导入pandas库:
import pandas as pd
然后可以将字典转换为DataFrame:
df = pd.DataFrame.from_dict(stock_dict, orient='index', columns=['RETURN'])
接下来修改列名:
df = df.rename(columns={'index':'SECUCODE'})
最后,打印结果:
print(df)
运行结果如下所示:
RETURN
AAPL 0.05
GOOGL 0.10
MSFT -0.02
以上就是将一个字典转换为DataFrame,并修改列名的方法。
python判断股票收益率是否为正态分布
使用Python可以通过统计学方法判断股票收益率是否符合正态分布。以下是一些常见的方法:
1. 绘制正态概率图:使用Python的SciPy库中的probplot函数可以绘制正态概率图,通过比较实际数据与理论正态分布之间的差异度量分布的正态性。
2. Shapiro-Wilk正态分布检验:使用Python的SciPy库中的shapiro函数可以进行Shapiro-Wilk正态分布检验,检验结果显示,p值越接近于1则越符合正态分布。
3. 离差值分析法:根据离差值分析法的原理,将收益率进行排序后计算样本均值、极差、标准差和偏态系数等统计量,若这些统计量分别满足正态分布保证条件,则认为收益率符合正态分布。
总的来说,以上方法都是可以用来判断股票收益率是否为正态分布,但需要根据具体情况选择合适的方法。