目录

一、实战场景

二、主要知识点

文件读写

基础语法

Pandas

read_csv

三、菜鸟实战

1、创建 python 文件

2、运行结果

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一、实战场景

实战场景：Pandas如何从股票数据找出收盘价最低行

二、主要知识点

• 文件读写

• 基础语法

• Pandas

• read_csv

三、菜鸟实战

马上安排！

1、创建 python 文件

"""
数据是CSV格式
1、加载到dataframe
2、找出收盘价最低的索引
3、根据索引找出数据行4 打印结果数据行
"""
 
import pandas as pd
 
df = pd.read_csv("./00700.HK.csv")
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
df["Year"] = df["Date"].dt.year
df["Month"] = df["Date"].dt.month
print(df)
 
 
print(df.groupby("Year")["Close"].mean())
 
print(df.describe())

2、运行结果

     Date     Open     High      Low    Close     Volume  Year  Month
0    2021-09-30  456.000  464.600  453.800  461.400   17335451  2021      9
1    2021-09-29  461.600  465.000  450.200  465.000   18250450  2021      9
2    2021-09-28  467.000  476.200  464.600  469.800   20947276  2021      9
3    2021-09-27  459.000  473.000  455.200  464.600   17966998  2021      9
4    2021-09-24  461.400  473.400  456.200  460.200   16656914  2021      9
...         ...      ...      ...      ...      ...        ...   ...    ...
4262 2004-06-23    4.050    4.450    4.025    4.425   55016000  2004      6
4263 2004-06-21    4.125    4.125    3.950    4.000   22817000  2004      6
4264 2004-06-18    4.200    4.250    3.950    4.025   36598000  2004      6
4265 2004-06-17    4.150    4.375    4.125    4.225   83801500  2004      6
4266 2004-06-16    4.375    4.625    4.075    4.150  439775000  2004      6

[4267 rows x 8 columns]
Year
2004      4.338686
2005      6.568927
2006     15.865951
2007     37.882724
2008     54.818367
2009     96.369679
2010    157.299598
2011    189.737398
2012    228.987045
2013    337.136066
2014    271.291498
2015    144.824291
2016    176.562041
2017    291.066667
2018    372.678862
2019    346.225203
2020    479.141129
2021    586.649189
Name: Close, dtype: float64

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