(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?
时间: 2023-12-08 22:06:47 浏览: 107
Numpy学习apple股票数据data.csv
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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'))
```
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