如何分析上证指数连涨周数Python

在Python中分析上证指数连续上涨周数，通常会利用pandas库处理历史数据，并结合numpy进行计算。以下是一个简单的步骤：

1. **获取数据**：首先需要从可靠的金融数据源（如Wind、Yahoo Finance、腾讯财经等）或者下载的数据文件中导入上证指数的历史数据。你可以使用`pandas_datareader`库从网络获取，或者存储在本地文件中读取。

import pandas_datareader as pdr
import pandas as pd

df_sh = pdr.get_data_yahoo('000001.SS', start='YYYY-MM-DD', end='YYYY-MM-DD')  # YYYY-MM-DD替换为你想查询的时间范围

2. **清洗数据**：对获取到的数据进行必要的清洗，比如处理缺失值、异常值，以及将日期转换为适合分析的格式。

df_sh['Date'] = pd.to_datetime(df_sh['Date'])
df_sh.set_index('Date', inplace=True)
df_sh = df_sh.dropna()  # 删除缺失值行

3. **创建涨跌标记**：计算每一天收盘价相对于前一天的变化，如果上涨就标记为正，下跌则为负。

df_sh['Change'] = df_sh['Close'].pct_change()
up_weeks = df_sh['Change'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0).rolling(window=7).sum()  # 滑动窗口7天计算连续上涨周数

4. **统计结果**：最后统计出总的连续上涨周数以及最长的连续上涨周期。

total_up_weeks = up_weeks.sum()
max_streak = up_weeks.idxmax().strftime('%Y-%m-%d')  # 获取最长上涨周期的结束日期

5. **可视化**：如果你想更直观地查看结果，可以用matplotlib绘制图表展示上证指数的走势以及连续上涨周数的变化。

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(df_sh['Close'], label='上证指数')
plt.bar(up_weeks.index, up_weeks.values, color='green', width=1, label='连续上涨周数')
plt.legend(); plt.show()