Jupyter 对2018年数据最高价(high_price)和最低价(low_price)列填充平均值

可以使用 Pandas 库来完成这个任务。首先需要读取数据文件，然后计算出高价列和低价列的平均值，最后将缺失值替换为对应的平均值。下面是一份示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算高价和低价的平均值
high_price_mean = df['high_price'].mean()
low_price_mean = df['low_price'].mean()

# 填充缺失值
df['high_price'].fillna(high_price_mean, inplace=True)
df['low_price'].fillna(low_price_mean, inplace=True)

这里假设数据文件名为 `data.csv`，并且高价和低价列中存在缺失值。`fillna` 函数用于填充缺失值，`inplace=True` 表示在原数据框上直接进行修改。

相关问题

读取期货数据集（JM） 设置‘time’为索引序列 修改2中设置的‘time’索引为时间序列索引 提取2018年数据，构建新的数据集。下述题目将基于2018年数据实现。 查看并提取2018年数据中包含NaN(空）的记录 填充空值（请自行设计填充值，或分别将open_price, high_price, low_price, close_price中空值，填充为对应序列的均值、最高价、最低价、前项数据） 再次查看空值是否填充成功。 对2018数据进行重复值检测。若有重复值，则删除重复，然后再次验证。 箱型图查看异常值数据（2018） 过滤异常值，可使用“四分位距”过滤算法，或“3sigma” 过滤算法,不用输出

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取期货数据集（JM）并设置time为索引序列
df = pd.read_csv('JM_2015_2020.csv')
df = df.set_index('time')

# 修改time索引为时间序列索引
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 提取2018年数据，构建新的数据集
df_2018 = df['2018']

# 查看并提取2018年数据中包含NaN的记录
nan_records = df_2018[df_2018.isnull().any(axis=1)]

# 填充空值
df_2018 = df_2018.fillna(method='ffill') # 前项填充

# 再次查看空值是否填充成功
print(df_2018.isnull().sum())

# 对2018数据进行重复值检测
print(df_2018.duplicated().sum())

# 删除重复值
df_2018 = df_2018.drop_duplicates()

# 箱型图查看异常值数据（2018）
df_2018.plot.box()

# 过滤异常值
Q1 = df_2018.quantile(0.25)
Q3 = df_2018.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df_2018_filtered = df_2018[~((df_2018 < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df_2018 > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

其中，最后一行代码使用四分位距过滤异常值。如果要使用3sigma过滤算法，可以将最后一行代码修改为：

df_2018_filtered = df_2018[~((df_2018 - df_2018.mean()) > 3 * df_2018.std()).any(axis=1)]

用python显示股票近半年的最高价、最低价、平均价及对应的日期

好的，我可以帮您用 Python 来实现这个功能，需要用到 pandas 和 matplotlib 库。以下是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock.csv')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])  # 将日期列转换为 datetime 类型
df.set_index('Date', inplace=True)

# 计算近半年的最高价、最低价、平均价
half_year = df.last('6M')
max_price = half_year['High'].max()
min_price = half_year['Low'].min()
avg_price = half_year['Close'].mean()

# 输出结果
print('近半年最高价：', max_price)
print('近半年最低价：', min_price)
print('近半年平均价：', avg_price)

# 绘制股票走势图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df.index, df['Close'], label='Close')
ax.plot(half_year.index, half_year['Close'], label='Last 6 months')
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Price')
ax.legend()
plt.show()

其中，stock.csv 是包含股票历史数据的 CSV 文件，Date、High、Low 和 Close 分别是日期、最高价、最低价和收盘价列。您可以将其替换为您自己的数据文件和列名。