(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之间的数据选出来 (13) 数据集中最早的日期和最晚的日期相差多少天？ (14) 以年为单位对数据进行重采样（聚合方式为求平均） (15) 以月为单位对数据进行重采样（聚合方式为求平均） (16) 找到每个月的最后一个交易日(business day) (17) 在数据中一共有多少个月？

1. 导入实验数据'apple.csv'：可以使用pandas库中的read_csv()函数来导入数据，代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('apple.csv')

2. 查看每一列的数据类型：使用info()函数可以查看每一列的数据类型，代码如下：

df.info()

3. 将Date列转化为datetime数据类型：使用to_datetime()函数可以将Date列转化为datetime数据类型，代码如下：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

4. 将Date列设置为行索引：使用set_index()函数可以将Date列设置为行索引，代码如下：

df = df.set_index('Date')

5. 有重复的日期吗？：可以使用duplicated()函数来判断是否有重复的日期，代码如下：

df.index.duplicated().any()

6. 将index设置为升序：使用sort_index()函数可以将index设置为升序，代码如下：

df = df.sort_index()

7. 选择2012的数据：可以使用loc[]函数来选择2012的数据，代码如下：

df.loc['2012']

8. 选择2012-07数据：可以使用loc[]函数来选择2012-07数据，代码如下：

df.loc['2012-07']

9. 选择2012-07-25数据：可以使用loc[]函数来选择2012-07-25数据，代码如下：

df.loc['2012-07-25']

10. 选取2011-12-01之后的数据：可以使用loc[]函数来选取2011-12-01之后的数据，代码如下：

df.loc['2011-12-01':]

11. 选取2011-12-01之前的数据：可以使用loc[]函数来选取2011-12-01之前的数据，代码如下：

df.loc[:'2011-12-01']

12. 把2013-12-01到2014-05-01之间的数据选出来：可以使用loc[]函数来选取2013-12-01到2014-05-01之间的数据，代码如下：

df.loc['2013-12-01':'2014-05-01']

13. 数据集中最早的日期和最晚的日期相差多少天？：可以使用max()和min()函数来找到最早和最晚日期，然后用timedelta函数计算相差天数，代码如下：

(df.index.max() - df.index.min()).days

14. 以年为单位对数据进行重采样（聚合方式为求平均）：可以使用resample()函数来对数据进行重采样，代码如下：

df.resample('Y').mean()

15. 以月为单位对数据进行重采样（聚合方式为求平均）：可以使用resample()函数来对数据进行重采样，代码如下：

df.resample('M').mean()

16. 找到每个月的最后一个交易日(business day)：可以使用pd.date_range()函数来生成每个月的日期列表，然后使用bdate_range()函数来找到每个月的最后一个工作日，代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('apple.csv')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.set_index('Date')
df = df.sort_index()

last_bday = df.resample('M').last().index
last_bday = pd.bdate_range(last_bday[0], periods=len(last_bday), freq='BM')

17. 在数据中一共有多少个月？：可以使用resample()函数来对数据进行重采样，并使用len()函数来计算重采样后的数据长度，代码如下：

len(df.resample('M'))