计算14支股票的涨跌幅，在一个表格中，python

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，导入 pandas 库并将表格读入为 DataFrame 格式，假设这个 DataFrame 的名称为 `df`：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('stocks.xlsx')

这里假设表格的文件名为 "stocks.xlsx"，你也可以使用其他文件格式。

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。

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计算5支股票的涨跌幅，在一个表格中，python代码

假设你已经有一个包含这5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，导入 pandas 库并将表格读入为 DataFrame 格式，假设这个 DataFrame 的名称为 `df`：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('stocks.xlsx', usecols=[0, 1, 2, 3, 4, 5])

这里假设表格的文件名为 "stocks.xlsx"，你也可以使用其他文件格式。`usecols` 参数指定了你要读取的列，这里选择了前6列，也就是收盘价所在的列。

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。

计算5支股票的涨跌幅并绘图，在一个表格中，python代码

假设你已经有一个包含这5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绘制成图表：

1. 首先，导入 pandas 和 matplotlib 库，并将表格读入为 DataFrame 格式，假设这个 DataFrame 的名称为 `df`：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('stocks.xlsx', usecols=[0, 1, 2, 3, 4, 5])

这里假设表格的文件名为 "stocks.xlsx"，你也可以使用其他文件格式。`usecols` 参数指定了你要读取的列，这里选择了前6列，也就是收盘价所在的列。

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. 使用 matplotlib 库绘制图表，例如：

change.plot()
plt.show()

这个代码将绘制出一个包含每支股票每日涨跌幅的折线图，其中每条折线代表一支股票的涨跌幅。你可以在代码中添加其他绘图参数来美化图表，例如添加标签、标题等。

这样，你就可以得到一个包含每支股票每日涨跌幅的表格，并将其绘制成图表展示出来。