stock_df.values.tolist

这段代码是将 pandas DataFrame 对象 stock_df 转化为一个嵌套列表。具体来说，values 属性将 DataFrame 转化为一个 numpy 数组，tolist() 方法将该数组转化为一个嵌套列表。这个嵌套列表的每个元素对应 DataFrame 中的一行数据，列表元素的顺序与 DataFrame 中行的顺序一致，列表元素中的每个值对应 DataFrame 中的一个单元格的值。最终返回的是一个嵌套列表。

相关问题

从 multi_stock_data.csv 中选择平均交易量前五的股票，使用柱状图表示每支股票的交易量，并为每根柱子标出具体的数值。 创建一个双轴图表，左侧 y 轴表示某支股票的每日收盘价（折线图），右侧 y 轴表示其每日交易量（柱状图），选择过去 30 天的数据来绘制图表

首先，我们需要加载`multi_stock_data.csv`数据，计算每支股票的交易量平均值，并根据平均交易量排序选取前五名。接下来，我们将使用matplotlib库创建所需的图形。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot
import mpl_toolkits.axisartist.axislines as axislines

# 加载数据
df = pd.read_csv('multi_stock_data.csv')

# 计算每支股票的交易量平均值
average_volume = df.groupby('ts_code')['volume'].mean().sort_values(ascending=False)[:5]

# 选择前五名股票的交易量数据
selected_stocks = average_volume.index.tolist()

# 创建数据框，只包含选定股票过去30天的数据
past_30_days = df[(df['ts_code'].isin(selected_stocks)) & (df['date'] >= df['date'].max() - pd.DateOffset(days=30))]

# 双轴图表
fig = plt.figure(figsize=(10, 7))
host = host_subplot(111)
ax2 = host.twinx()

for stock in selected_stocks:
    daily_closing_prices = past_30_days[past_30_days['ts_code'] == stock]['close_price']
    daily_volume = past_30_days[past_30_days['ts_code'] == stock]['volume']

    host.set_xlabel("日期")
    host.set_ylabel(f"{stock}收盘价", color='blue')
    ax2.set_ylabel(f"{stock}交易量", color='green')

    # 折线图
    host.plot(daily_closing_prices.index, daily_closing_prices.values, label=stock + '收盘价', color='blue')

    # 柱状图
    ax2.bar(daily_closing_prices.index, daily_volume.values, width=1, alpha=0.5, label=stock + '交易量', color='green')

    # 标记每根柱子的具体数值
    for i, vol in enumerate(ax2.patches):
        ax2.text(vol.get_x() + vol.get_width() / 2., vol.get_height(), int(vol.get_height()), ha='center', va='bottom')

host.yaxis.label.set_color('blue')
ax2.yaxis.label.set_color('green')

plt.xticks(rotation=45)  # 旋转x轴标签以避免重叠
legend = host.legend(loc="upper left")

host.axis["left"].set_axisline_style("-|>")
host.axis["right"].set_axisline_style("-|>")
host.axis["top"].set_visible(False)
host.axis["bottom"].set_label_position("zero")  # 将底部y轴刻度标签置于零线上方

plt.show()

这个代码首先计算每支股票的平均交易量，然后选择前五名股票进行30天内的数据处理。双轴图表中，左侧是收盘价的折线图，右侧是交易量的柱状图，每个柱子都标注了具体的数值。通过mpl_toolkits中的功能，调整了两条y轴的样式以便区分。

通过股票基本信息 stock_basic.csv, 去掉有空值(数据不全)的上市企业. 找出拥有上市公司最多的前15个省份, 并通过作图来展示 找出银行，证券，医疗保健，家用电器四个行业内，上市公司最多的前十个省份 将上海的上市公司的数量每年的变化用柱状图标出

首先，你需要加载stock_basic.csv文件，并使用pandas库进行数据分析。这里是一般的步骤：

1. **导入所需的库**：

   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt

2. **读取CSV文件**：

   stock_df = pd.read_csv('stock_basic.csv')

3. **处理缺失值**：
删除包含空值的行，通常会删除整个列，因为股票基本信息中缺失一项可能是不完整的记录：

   stock_df = stock_df.dropna(subset=['province']) # 如果province列包含缺失值

4. **找出拥有最多上市企业的省份**：
可能需要先按省份分组，然后计算每个省份的数量，最后排序并获取前15名：

   top_provinces = stock_df.groupby('province')['code'].nunique().reset_index().sort_values('code', ascending=False).head(15)

5. **绘制省份数量的条形图**：

   fig, ax = plt.subplots()
   top_provinces.plot(kind='bar', x='province', y='code', ax=ax)
   ax.set_title('拥有上市公司最多的前15个省份')
   plt.show()

6. **筛选银行、证券、医疗保健和家用电器行业**：
需要有一个包含行业分类的列，然后分别筛选并计数前十个省份：

   industries = ['银行', '证券', '医疗保健', '家用电器']
   industry_counts = {}
   for industry in industries:
       industry_df = stock_df[stock_df['industry'] == industry]
       industry_counts[industry] = industry_df.groupby('province')['code'].nunique().nlargest(10).index.tolist()

7. **针对上海的上市公司数量变化绘图**：
首先，找到上海的上市公司代码，然后按照年份对数据进行分组和计数：

   shanghai_codes = stock_df[stock_df['province'] == '上海']['year'].unique()
   shanghai_yearly_counts = stock_df[(stock_df['province'] == '上海') & (stock_df['code'].isin(shanghai_codes))].groupby('year')['code'].nunique()
   shanghai_plot = shanghai_yearly_counts.plot(kind='bar')
   shanghai_plot.set_title('上海上市公司数量年度变化')
   plt.xlabel('年份')
   plt.ylabel('上市公司数量')
   plt.show()

注意：实际操作时，确保数据集`stock_basic.csv`存在并且格式正确，列名与上述代码中的匹配。如果数据集中没有直接的行业分类信息，可能需要另外的预处理步骤来识别行业。