part4.zip

part4.zip

‘‘‘
Please use the following example commands to specify the path containing code and data:
import os
os.chdir（‘E:\\book_data\\part 4\\022‘）
‘‘‘

import pandas as pd
Index=pd.read_table（‘TRD_Index.txt‘sep=‘\t‘index_col=‘Trddt‘）
SHindex=Index[Index.Indexcd==1]
#查看前3期数据
SHindex.head（n=3）
#查看数据SHindex的类型
type（SHindex）
#提取上证综指的收盘指数数据
Clsindex=SHindex.Clsindex
Clsindex.head（n=3）
type（Clsindex）
type（Clsindex.index）
#将收盘指数转换成时间序列格式
Clsindex.index=pd.to_datetime（Clsindex.index）
Clsindex.head（）
#查看Clsindex的类型
type（Clsindex）
#Clsindex的index是日期数据
type（Clsindex.index）
#最后，绘制时间序列图
Clsindex.plot（）

#截取2014年10月8日到10月31日的数据
SHindex.index=pd.to_datetime（SHindex.index）
SHindexPart=SHindex[‘2014-10-08‘:‘2014-10-31‘]
#查看前两期数据
SHindexPart.head（n=2）
#查看后两个交易数据
SHindexPart.tail（n=2）

#截取2015年数据
SHindex2015=SHindex[‘2015‘]
#查看2015年前2期交易数据
SHindex2015.head（n=2）
#查看后2期交易数据
SHindex2015.tail（n=2）

#选取2015年初以后的数据
SHindexAfter2015=SHindex[‘2015‘:]
SHindexAfter2015.head（n=2）
#选取2015年以前的数据
SHindexBefore2015=SHindex[:‘2014-12-31‘]
SHindexBefore2015.tail（n=2）

#选取2014年9月到年底的数据
SHindex9End=SHindex[‘2014-09‘:‘2014‘]
SHindex9End.head（n=2）
SHindex9End.tail（n=2）

Clsindex.head（）
Clsindex.tail（n=1）
Clsindex.hist（）
#求最大值
Clsindex.max（）
#求最小值
Clsindex.min（）
#求均值
Clsindex.mean（）
#求中位数
Clsindex.median（）
#求标准差
Clsindex.std（）
#总结数据分布情况
Clsindex.describe（）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2017-01-30 09:26  part 4\
     目录           0  2017-02-13 13:23  part 4\022\
     文件        1661  2017-01-21 14:40  part 4\022\022.py
     文件      289951  2015-05-07 09:54  part 4\022\TRD_Index_22.txt
     目录           0  2017-01-30 09:26  part 4\023\
     文件        1725  2017-01-21 14:40  part 4\023\023.py
     文件      289951  2015-05-15 17:27  part 4\023\TRD_Index.txt
     文件     1173890  2015-08-07 22:04  part 4\023\TRD_Index2.txt
     目录           0  2017-01-30 09:26  part 4\024\
     文件        3115  2017-01-21 14:38  part 4\024\024.py
     文件        2531  2014-07-10 17:07  part 4\024\CPI.csv
     文件       28553  2016-05-10 22:05  part 4\024\Datang.csv
     文件       25677  2016-05-11 09:58  part 4\024\Datang_adjcl.csv
     文件      248768  2016-05-10 22:35  part 4\024\Datang_cl.csv
     文件       73060  2016-05-11 13:53  part 4\024\exchange.csv
     文件       76771  2016-05-11 13:53  part 4\024\exchange.xlsx
     文件     1173890  2014-02-10 16:47  part 4\024\TRD_Index2.txt
     目录           0  2017-01-30 09:26  part 4\025\
     文件         992  2017-01-21 14:36  part 4\025\025.py
     文件     1173890  2014-02-10 16:47  part 4\025\TRD_Index2.txt
     文件       37595  2016-05-11 20:39  part 4\025\TRD_IndexSum.csv
     文件       37611  2016-05-11 21:22  part 4\025\TRD_IndexSum.txt
     目录           0  2017-01-30 09:26  part 4\026\
     文件       13594  2017-01-19 01:28  part 4\026\026.py
     文件     2427109  2016-05-12 09:23  part 4\026\sh50.csv
     文件     4139088  2016-05-12 13:22  part 4\026\sh50.txt
     文件     1534256  2016-05-12 13:14  part 4\026\sh50.xlsx
     文件      442415  2016-05-12 15:22  part 4\026\sh50p.csv
     文件      887866  2016-05-12 15:04  part 4\026\sh50p.txt
     文件     2637986  2016-05-12 13:26  part 4\026\sh50price.txt
     文件      412686  2014-07-10 17:07  part 4\026\shstock.csv
............此处省略0个文件信息