データ構造
「pandas.DataFrame型で保持した株価データの可視化１」の続き。株価データをローソク足で描くのが今回のテーマ。 最初にソースコードを載せて、次に解説していく。その前に今回使用する主なAPIの紹介と、それに関する注意点を述べておく。◎今回使用する主な…
「pandas.DataFrame型で保持した株価データを取得する」で取得したデータを可視化する。これまで可視化は下記のエントリーで触れた。そこと重なる内容も多々あるが、復習もかねる。 ・Pythonでのプロットと可視化（matplotlib編） 〜 まとめ ・Pythonでのプ…
「pandasで複数銘柄の株価データ（pandas.DataFrame型）をpandas.DataFrame型で保持する」からの続き。まず、前回の復習。 前回は次のようにして、複数の株価データをpandas.DataFrame型として取得した。 #coding:utf-8 import pandas as pd import datetime…
同様の内容は以前も扱った。 ・Pythonでの時系列データの扱い７ 〜 まとめ（WEBからの株価データ取得、プロット、移動平均の作成） ・pandas_datareader.dataのDataReaderを使用して株価を取得する 〜 pandas.Panel型で取得したデータ構造からpandas.Panel.m…
「pandasで時系列データを扱う（pandas.Seriesとpandas.DataFrameを使って時系列データを扱う）１」の続き。全部で下記を実施予定。 １．時系列データとDatetimeIndex ２．指定した頻度の時系列データを作成する方法 ３．日付のoffsetsを使用して新しい日付…
「pandasによるpivot 〜 複数行に渡って重複しているデータを、重複しているデータ毎に集計する」の続き。pandas.DataFrame.stackを使うと列から行へのpivotができる。 unstackはその逆。前回使用したコードにstack部分を追加する。 #coding:utf-8 import nu…
「pandas.DataFrameの結合」の続き。例によってAAPLとMSFTの株価データを題材に色々試す。１．株価データ取得 途中、pandas.DataFrame.insertを使用して列を追加していることに注意。 #coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd import datetime…
「pandas.DataFrameの連結」の続き。pandas.mergeとpandas.concatの違いは、pandas.mergeはインデックスのラベルを使用するのではなく共通のカラムデータを元に結合すること。次のように動作する。 １．マージに使用するカラムデータが探される ２．１で探し…
「pandas.DataFrameでのデータ作成・データへのアクセス」の続き。・株価データの取得 #coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd import datetime import pandas_datareader.data as pdd # 期間設定 date_from = datetime.date(2016, 9, 24) da…
「pandas.Seriesでのデータ作成・データへのアクセス」の続き。 次のコードで色々試してみた。 ########### DataFrame ########### #### データフレームの作成 #1-1.numpyからdataFrameを作成 print np.array( [ [10, 11], [20, 21] ] ) df = pd.DataFrame( …
次のコードで色々試してみた。 #coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd ### Series ### ## 1-1.Seriesデータの作成 np.random.seed(1) s = pd.Series(np.random.randn(100)) print s ## 1-1-1.select from Series #スカラーとして１要素を取…
