一个表格，第一列表示时间，其余14列为14支股票收盘价，如何计算14支股票日收益率

计算14支股票日收益率的步骤如下：

1. 读取包含股票收盘价数据的表格，将时间列设置为索引。

2. 使用pandas的shift()函数计算前一天的收盘价数据。

3. 使用pandas的pct_change()函数计算每支股票的每日收益率。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取包含股票收盘价数据的表格
df = pd.read_csv('stock_prices.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 计算前一天的收盘价数据
df_shift = df.shift(1)

# 计算每支股票的每日收益率
returns = (df - df_shift) / df_shift

# 打印结果
print(returns.head())

其中，`stock_prices.csv`是包含每支股票收盘价数据的CSV文件，第一列为时间列。在读取表格时，我们将时间列设置为索引，并使用`parse_dates=True`参数将时间列解析为日期时间数据类型。计算前一天的收盘价数据时，使用shift()函数将数据向上移动一行。最后，计算每支股票的每日收益率时，使用公式`(df - df_shift) / df_shift`计算。

相关问题

读取一个表格中14个股票的股价（每一列代表一支股票的股价），绘制收盘价趋势图

好的，我来为您回答这个问题。

首先，您需要找到这个表格，然后读取其中的数据。您可以使用Pandas库来读取Excel表格中的数据，或者使用其他表格处理软件将数据导出为CSV等格式的文件，然后使用Pandas库来读取数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取表格数据
data = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')

# 获取14个股票的收盘价数据
closing_data = data.iloc[:, 1:15]  # 假设收盘价数据在第2~15列中

# 绘制收盘价趋势图
closing_data.plot()

# 设置图表标题和横纵坐标标签
plt.title('Closing Prices Trend')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Closing Price')

# 显示图表
plt.show()

在这个示例代码中，我们使用Pandas库来读取Excel表格中的数据，并使用.iloc方法来获取14个股票的收盘价数据。然后，我们使用DataFrame.plot方法来绘制收盘价趋势图，并设置了图表的标题和横纵坐标标签。

希望这个回答能对您有所帮助。如果您有其他问题，请随时提出。

计算14支股票的涨跌幅，在一个表格中，

假设你已经有一个包含这14支股票每日收盘价的表格，你可以按照以下步骤计算涨跌幅并将结果显示在一个新的表格中：

1. 首先，将表格转换为 pandas 的 DataFrame 格式，假设这个 DataFrame 的名称为 `df`。

2. 对每支股票的收盘价进行计算，得到每日的涨跌幅，可以使用 pandas 的 `pct_change()` 函数，例如：

change = df.pct_change()

这个函数将计算每一列中相邻两个元素的百分比变化，也就是涨跌幅。注意，由于第一行没有前一个元素，所以第一行会被设置为 NaN。

3. 将计算出的涨跌幅数据保存到一个新的表格中，例如：

change.to_excel('change.xlsx')

这个函数将数据保存到一个名为 "change.xlsx" 的 Excel 文件中。你也可以将文件格式设置为 CSV 或其他格式。

这样，你就可以得到一个包含每支股票每日涨跌幅的表格。