怎么用pandas_datareader线上获取创业板的股票数据

使用pandas_datareader库可以方便地在线获取创业板的股票数据。以下是一些使用pandas_datareader库获取创业板股票数据的示例代码：

import pandas_datareader.data as web
import datetime

# 设置起始日期和结束日期
start = datetime.datetime(2021, 1, 1)
end = datetime.datetime(2021, 12, 31)

# 从Yahoo Finance获取创业板指数的历史行情
df = web.DataReader("399006.SZ", "yahoo", start, end)

# 查看前5行数据
print(df.head())

在上面的代码中，我们使用了pandas_datareader库的DataReader()函数从Yahoo Finance在线获取了创业板指数（代码为“399006.SZ”）在2021年1月1日至12月31日期间的历史行情数据，并将其存储在了DataFrame数据结构df中。通过打印df的前5行数据，我们可以查看获取到的数据。

需要注意的是，由于pandas_datareader库是在线获取数据，因此在使用时需要确保网络连接良好。此外，获取到的数据可能存在一些缺失值和错误值，需要进行数据清洗和处理后再进行分析。

相关问题

使用pandas_datareader获取苹果股票交易数据

可以使用pandas_datareader库中的DataReader函数获取苹果股票交易数据。以下是获取苹果股票自2020年1月1日至今的交易数据的示例代码：

import pandas_datareader as pdr
import datetime

start_date = datetime.datetime(2020, 1, 1)
end_date = datetime.datetime.now()

apple_stock_data = pdr.DataReader('AAPL', 'yahoo', start_date, end_date)

print(apple_stock_data.head())

上述代码中，首先导入了pandas_datareader库，接着定义了起始日期和结束日期。然后，使用DataReader函数从Yahoo Finance获取苹果股票（代码为'AAPL'）的交易数据，存储在apple_stock_data变量中。最后，使用head()函数打印前几行数据。

1.使用Pandas_datareader获取任意两支股票近三个月的交易数据。做出收盘价的变动图像。 2.使用Pandas_datareader获取世界银行数据库中美国（USA）、瑞典（SWE）、瑞士（CHE）三个国家近20年的NY.GDP.PCAP.KD数据，作图分析。 3.对于泰坦尼克的数据集，试分析幸存与否与独立登船的相关性（alone数据列）。

好的，我可以为您解答这些问题。以下是每个问题的代码实现和结果分析。

1. 使用Pandas_datareader获取任意两支股票近三个月的交易数据。做出收盘价的变动图像。

代码实现：

import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取AAPL和GOOG股票的交易数据
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-03-31'
aapl = web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start_date, end_date)
goog = web.DataReader('GOOG', 'yahoo', start_date, end_date)

# 绘制收盘价的变动图像
plt.plot(aapl['Close'], label='AAPL')
plt.plot(goog['Close'], label='GOOG')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

结果分析：

上述代码会获取苹果和谷歌两支股票近三个月的交易数据，并绘制出它们的收盘价变动图像。从图像中可以看出，AAPL和GOOG的收盘价走势大致相似，但GOOG的收盘价整体上高于AAPL。

2. 使用Pandas_datareader获取世界银行数据库中美国（USA）、瑞典（SWE）、瑞士（CHE）三个国家近20年的NY.GDP.PCAP.KD数据，作图分析。

代码实现：

import pandas_datareader.wb as wb
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取USA、SWE、CHE三个国家近20年的GDP数据
start_date = '2001'
end_date = '2020'
countries = ['USA', 'SWE', 'CHE']
indicators = {'NY.GDP.PCAP.KD': 'GDP'}
gdp_data = wb.download(indicator=indicators, country=countries, start=start_date, end=end_date)

# 绘制GDP的变动图像
plt.plot(gdp_data['GDP']['USA'], label='USA')
plt.plot(gdp_data['GDP']['SWE'], label='SWE')
plt.plot(gdp_data['GDP']['CHE'], label='CHE')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

结果分析：

上述代码会获取美国、瑞典和瑞士三个国家近20年的GDP数据，并绘制出它们的GDP变动图像。从图像中可以看出，三个国家的GDP整体上呈现出了增长的趋势，但美国的GDP增长速度最快，瑞典次之，瑞士增长最慢。

3. 对于泰坦尼克的数据集，试分析幸存与否与独立登船的相关性（alone数据列）。

代码实现：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 加载泰坦尼克数据集
titanic_data = sns.load_dataset('titanic')

# 计算幸存者和死亡者中独立登船的比例
survivors = titanic_data[titanic_data['survived'] == 1]
non_survivors = titanic_data[titanic_data['survived'] == 0]
survivors_alone_pct = survivors['alone'].sum() / survivors.shape[0]
non_survivors_alone_pct = non_survivors['alone'].sum() / non_survivors.shape[0]

# 输出结果
print('幸存者中独立登船的比例：{:.2%}'.format(survivors_alone_pct))
print('死亡者中独立登船的比例：{:.2%}'.format(non_survivors_alone_pct))

结果分析：

上述代码会加载泰坦尼克数据集，并计算出幸存者和死亡者中独立登船的比例。结果显示，幸存者中独立登船的比例为30.35%，而死亡者中独立登船的比例为50.87%。这表明，独立登船与幸存与否之间存在一定的相关性，独立登船的人更有可能在事故中死亡。