上面的代码数据集stock.csv格式
时间: 2023-06-18 13:05:29 浏览: 45
stock.csv文件应该是一个逗号分隔的文本文件,每行包含一条股票数据记录,每条记录包含以下字段:
日期,开盘价,最高价,最低价,收盘价,成交量,成交额
例如:
```
2020-01-01,10.00,11.20,9.80,10.50,1000000,10500000.00
2020-01-02,10.50,11.80,10.30,11.20,1200000,13000000.00
2020-01-03,11.20,12.50,11.00,11.80,1500000,17500000.00
...
```
相关问题
上面代码数据集stock_price.csv的格式是什么
stock_price.csv数据集的格式应该是逗号分隔的值(CSV),每行包含一个时间戳和股票价格数据。每行应该包含以下列:
- 时间戳(timestamp):格式为 yyyy-mm-dd hh:mm:ss
- 开盘价(open):浮点数
- 最高价(high):浮点数
- 最低价(low):浮点数
- 收盘价(close):浮点数
- 成交量(volume):整数
例如:
```
timestamp,open,high,low,close,volume
2019-01-02 09:30:00,100.00,102.50,98.00,101.00,1000000
2019-01-02 09:31:00,101.20,103.00,100.50,102.80,500000
2019-01-02 09:32:00,102.90,104.50,102.00,103.50,200000
...
```
数据集stock_std.csv有三个属性,code(股票的代码),change(第一天的开盘价和最后一天的收盘价之间的涨幅),amount(成交额)组成的。并且change和amount已经做了归一化计算。 采用层次聚类算法对股票的信息进行挖掘,聚类类别为3,并用图像将结果表示出来。
好的,可以使用Python的scikit-learn库进行层次聚类的实现。首先,导入需要的库和数据集:
```python
import pandas as pd
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据集
data = pd.read_csv('stock_std.csv', index_col='code')
```
然后,进行层次聚类的实现,设定聚类类别为3:
```python
# 进行层次聚类
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
model.fit(data)
```
最后,将聚类结果可视化:
```python
# 将聚类结果可视化
labels = model.labels_
plt.scatter(data['change'], data['amount'], c=labels)
plt.xlabel('change')
plt.ylabel('amount')
plt.show()
```
完整的代码如下:
```python
import pandas as pd
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据集
data = pd.read_csv('stock_std.csv', index_col='code')
# 进行层次聚类
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
model.fit(data)
# 将聚类结果可视化
labels = model.labels_
plt.scatter(data['change'], data['amount'], c=labels)
plt.xlabel('change')
plt.ylabel('amount')
plt.show()
```
该代码将会对数据集进行层次聚类,聚类类别为3,并且将聚类结果用图像表示出来。