Python计算每年的上涨和下跌天数的代码

在Python中，要计算某只股票或其他资产每年的上涨和下跌天数，通常需要数据集包含每日价格或收盘价变化信息。我们可以假设有一个Pandas DataFrame，其中有一列`close_prices`存储了每日收盘价。这里是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，日期在'date'列，收盘价在'close_price'列
df = pd.read_csv('stock_data.csv')  # 假设从CSV文件读取数据

def calculate_daily_changes(df):
    df['change'] = df['close_price'].pct_change()  # 计算日涨跌百分比
    df['direction'] = np.where(df['change'] > 0, 'up', 'down')  # 判断涨跌
    return df.groupby(['date']).agg({'direction': 'count'})

annual_changes = calculate_daily_changes(df.resample('Y').mean())  # 按年平均并计算每天的方向
annual_up_days = annual_changes['up']
annual_down_days = annual_changes['down']

print(f"每年上涨天数: {annual_up_days}")
print(f"每年下跌天数: {annual_down_days}")