导入数据
import pandas as pd import warnings warnings.filterwarnings("ignore") df1 = pd.read_csv("000001_daily.csv") df2 = pd.read_csv("000001_5min.csv") df1.head()
时间类型转换
将 df1 和 df2 的 日期 列转换为 pandas 支持的时间格式
df1['日期'] = pd.to_datetime(df1['日期']) df2['时间'] = pd.to_datetime(df2['时间']) # df1['日期'] = df1['日期'].astype('datetime64[ns]')
日期筛选
按区间筛选
筛选出 df2 时间在 2021-08-03 09:35:00 与 2021-08-04 15:00:00 之间的数据
df2[(df2['时间'] > '2021-08-03 09:35:00') & (df2['时间'] < '2021-08-04 15:00:00')]
按指定时间筛选
筛选 df2 时间为 2021-08-03 的全部数据
df2.set_index('时间').truncate(after=pd.Timestamp('2021-08-03'))
金融计算
涨跌额
df1 新增一列 涨跌，计算前后两日收盘价之差
注意：虽然我们的df1包含涨跌额列，但是这个操作很常用，所以练习一下
df1['涨跌'] = df1.收盘.diff()
涨跌幅
df1 新增一列 涨跌变化率，计算前后两日收盘价之差的变化率
注意：虽然我们的df1包含涨跌幅列，但是这个操作很常用，所以练习一下，结果可以用于验证
df1['涨跌变化率'] = (df1.收盘.pct_change()).apply(lambda x: format(x, '.2%'))
移动均值
计算收盘价的5日移动均线
df1.收盘.rolling(window=5).mean()
0 NaN 1 NaN 2 NaN 3 NaN 4 8.314 ... 1141 18.672 1142 18.792 1143 19.298 1144 19.650 1145 19.676 Name: 收盘, Length: 1146, dtype: float64
移动均值（可视化）
计算并绘制收盘价的5日移动均线
df1.收盘.rolling(window=5).mean().plot()
移动均值（可视化）
同时计算并绘制 df1 的收盘价、5日均线、20日均线
df1.set_index("日期")['收盘'].plot() df1.set_index("日期")['收盘'].rolling(5).mean().plot() df1.set_index("日期")['收盘'].rolling(20).mean().plot()
指数移动平均值（EMA）
根据 df1 计算 EMA20
df1['EMA20'] = df1['收盘'].ewm(span=20,min_periods=0,adjust=False,ignore_na=False).mean()
MACD
计算 df1 的 MACD 指标
exp1 = df1['收盘'].ewm(span=12, adjust=False).mean() exp2 = df1['收盘'].ewm(span=26, adjust=False).mean() df1['MACD'] = exp1 - exp2 df1['Signal line'] = df1['MACD'].ewm(span=9, adjust=False).mean()
布林指标
计算并绘制布林指标，计算方法参考百度百科
df1['former 30 days rolling Close mean'] = df1['收盘'].rolling(20).mean() df1['upper bound'] = df1['former 30 days rolling Close mean'] + \ 2*df1['收盘'].rolling(20).std() # 在这里我们取20天内的标准差 df1['lower bound'] = df1['former 30 days rolling Close mean'] - \ 2*df1['收盘'].rolling(20).std() import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC'] #设置中文，如果本句代码导致失效，可以点击https://mp.weixin.qq.com/s/WKOGvQP-6QUAP00ZXjhweg df1.set_index("日期")[['收盘', 'former 30 days rolling Close mean','upper bound','lower bound' ]].plot(figsize=(16, 6)) plt.show()
日期移动
移动值
将 df1 的索引设置为日期，将 df1 数据向后移动一天
df1.set_index('日期').shift(1)
移动索引
将 df1 的索引设置为日期，并将全部日期向后移动一天
import datetime df1.set_index('日期').shift(freq=datetime.timedelta(1))
日期重采样
日 -> 周
按周对 df1 进行重采样，保留每周最后一个数据
df1.set_index('日期').resample('W').last()
日 -> 月
按月对 df1 进行重采样，保留每月最后一个数据
df1.set_index('日期').resample('M').last()
分钟 -> 日
按日对 df2 进行重采样，保留每天最后一个数据
df2.set_index('时间').resample('D').last()
低频 -> 高频
将 df2 的 5分钟 数据改为 3分钟，缺失数据向前填充
df_3min = df2.set_index('时间').resample('3min').last() df_3min.ffill()
