apple数据分析 （1） 导入实验数据‘apple.csv’； （2） 查看每一列的数据类型； （3） 将Date列转化为datetime数据类型； （4） 将Date列设置为行索引； （5） 有重复的日期吗？ （6） 将index设置为升序； （7） 选择2012的数据； （8） 选择2012-07数据； （9） 选择2012-07-25数据； （10） 选取2011-12-01之后的数据； （11） 选取2011-12-01之前的数据； （12） 把2013-12-01到2014-05-01之间的数

据提取出来；

以下是Python代码实现：

import pandas as pd

# 导入数据
df = pd.read_csv('apple.csv')

# 查看每一列的数据类型
print(df.dtypes)

# 将Date列转化为datetime数据类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 将Date列设置为行索引
df.set_index('Date', inplace=True)

# 有重复的日期吗？
print(df.index.duplicated().any())

# 将index设置为升序
df.sort_index(inplace=True)

# 选择2012的数据
print(df['2012'])

# 选择2012-07数据
print(df['2012-07'])

# 选择2012-07-25数据
print(df.loc['2012-07-25'])

# 选取2011-12-01之后的数据
print(df['2011-12-01':])

# 选取2011-12-01之前的数据
print(df[:'2011-12-01'])

# 把2013-12-01到2014-05-01之间的数据提取出来
print(df['2013-12-01':'2014-05-01'])

注意：以上代码中的 `apple.csv` 文件应该与Python脚本在同一目录下。