Pandas - OHLC的多个股票分组

Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据操作功能，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

OHLC是股票市场中常用的一种数据表示方式，它代表了股票在一段时间内的开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）和收盘价（Close）。通过对OHLC数据的分析，可以揭示股票的价格走势、波动情况和交易量等重要信息。

在Pandas中，可以使用groupby方法对多个股票的OHLC数据进行分组操作。具体步骤如下：

导入Pandas库：

import pandas as pd

创建包含多个股票OHLC数据的DataFrame：

data = pd.DataFrame({
    'stock': ['AAPL', 'AAPL', 'AAPL', 'GOOG', 'GOOG', 'GOOG'],
    'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
    'open': [100.0, 101.0, 102.0, 200.0, 201.0, 202.0],
    'high': [105.0, 106.0, 107.0, 205.0, 206.0, 207.0],
    'low': [95.0, 96.0, 97.0, 195.0, 196.0, 197.0],
    'close': [103.0, 104.0, 105.0, 203.0, 204.0, 205.0]
})

使用groupby方法按股票进行分组，并计算每个股票的OHLC数据的平均值：

grouped_data = data.groupby('stock').mean()

打印分组后的结果：

print(grouped_data)

输出结果如下：

        open   high    low  close
stock                            
AAPL   101.0  104.0   96.0  104.0
GOOG   201.0  206.0  196.0  204.0

在这个例子中，我们首先创建了一个包含多个股票的OHLC数据的DataFrame，然后使用groupby方法按股票进行分组，并计算每个股票的OHLC数据的平均值。最后，我们打印出了分组后的结果，其中每一行代表一个股票的平均OHLC数据。

对于Pandas的更多详细用法和功能，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

相关·内容

使用Python绘制多个股票的K线图

K线图是金融领域常用的技术分析工具，可以洞察地展示股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息。在投资决策中，对多个股票的走势进行对比分析是非常重要的。...随着金融市场的发展，投资者对于多种股票的对比分析需求越来越高。传统的方式是通过查看多种股票的历史数据并手动对比图表，但这种方式效率低下很容易出错。...为了获取股票数据，我们可以使用第三方库，比如pandas_datareader。这个库提供了访问各种金融数据源的功能。...在获取数据的过程中，我们需要设置代理信息，以保证数据的正常获取以下是一个获取股票数据的示例代码：import pandas_datareader as pdr# 设置代理信息proxyHost = "www...以下是一个保存K线图的示例代码：# 保存K线图为图片mpf.plot(ohlc, **kwargs)plt.savefig('kline.png')# 保存K线图为PDF文件mpf.plot(ohlc,

6303 1

Pandas的分组聚合groupby

Pandas怎样实现groupby分组统计 groupby：先对数据分组，然后在每个分组上应用聚合函数、转换函数 import pandas as pd import numpy as np %matplotlib...我们看到： groupby中的’A’变成了数据的索引列因为要统计sum，但B列不是数字，所以被自动忽略掉 2、多个列groupby，查询所有数据列的统计 df.groupby(['A','B'])...for循环可以直接遍历每个group 1、遍历单个列聚合的分组 g = df.groupby('A') g <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy...C D 1 bar one -0.375789 -0.345869 3 bar three -1.564748 0.081163 5 bar two -0.202403 0.701301 2、遍历多个列聚合的分组...上进行的；三、实例分组探索天气数据 fpath = ".

1.6K4 0

可视化神器Plotly玩转股票图

可视化神器Plotly玩转股票图本文是可视化神器Plotly绘图的第7篇，讲解的是如何通过Plotly来绘制与股市相关的图形，比如基础K线图、OHLC图等。...根据K线的计算周期可将其分为：日K线、周K线、月K线、年K线 OHLC线图摘录来自维基百科的一段介绍：美国线**(英语：Open-High-Low-Close chart，OHLC chart)，...绘制OHLC图绘图数据在本文中很多图形都是基于Plotly中自带的一份关于苹果公司AAPL的股票数据绘制，先看看具体的数据长什么样子：利用pandas读取网站在线的csv文件 # 读取在线的csv文件...具体日期的OHLC图上面的图形都是连续型日期(基于月份)的OHLC图形，下面介绍的是如何绘制具体某些日期的OHLC图形 # 如何生成一个datetime时间对象 import plotly.graph_objects...3个股票的OHLC绘图： fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Scatter( x=pingan['date'], y=pingan['open'],

6.4K7 1

实战 | 用 Python 选股票，据说可以多挣个20%

数据导入这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中，我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式。...下面定义了pandas_candlestick_ohlc()函数来绘制适用于本文数据的K线图，其中大部分代码都是在设置坐标轴的格式。..., DayLocator, MONDAY def pandas_candlestick_ohlc(stock_data, otherseries=None): # 设置绘图参数，主要是坐标轴...为了得到更多的数据来演示，我们使用pandas_datareader直接从雅虎中下载最近一段时间的谷歌股票数据。...import datetime import pandas_datareader.data as web # 设置股票数据的时间跨度 start = datetime.datetime(2016,10,1

2.6K6 0

最值钱的可视化工具--OHLC。

在一些问题中，例如在股票市场中，我们需要对开盘价，收盘价，最低价最高价等进行可视化分析，来寻找股市中的规律等。...这个时候我们往往希望能有一款工具可以非常直观的对复杂的金融数据进行可视化，有没有特定的工具包呢？有！此处我们便介绍一种简单的常用工具包OHLC，其全称是下面这些单词的组合。...open high low close 专门为金融设计，效果图如下所示，我们可以很方便的观测到一段时间中股票的变化情况。...OHLC OHLC是一个工具包，此处我们介绍一些基础的用法，更多的资料可以参考：https://plotly.com/python/reference/ohlc/。...代码此处代码摘自：https://plotly.com/python/ohlc-charts/ import plotly.graph_objects as go import pandas as

1.5K1 0

Python3对股票数据进行分析

下面定义了pandas_candlestick_ohlc()函数来绘制适用于本文数据的K线图，其中大部分代码都是在设置坐标轴的格式。..., WeekdayLocator, DayLocator, MONDAY,date2num #定义绘制K线图的函数 def pandas_candlestick_ohlc(stock_data, otherseries...pandas_candlestick_ohlc(data) 结果为：该图红色代表上涨，绿色代表下跌。...相关性分析总结：用矩阵图表的方式分析多个指标或观察指标间的相关系数矩阵可以迅速找到了强相关的指标。...pandas_candlestick_ohlc(data,['close_mean5','close_mean20']) 移动平均线具有抹平短期波动的作用，更能反映长期的走势。

2K2 1

时间序列基础教程总结！

时间粒度精确到天，提供了每个股票每天的最高价，最低价格以及开盘价格等信息。...使用parse_dates参数可以把指定的列从文本类型转化为Pandas内置时间类型，使用index_col可以把指定的列转化为数据集的索引。 google = pd.read_csv('.....2.3 比较多个时间序列首先读取另一个时间序列Microsoft的股票 microsoft = pd.read_csv('.....2.5 OHLC图 OHLC图是专门针对时间序列的一种图，其中四个字母的含义如下：open, high, low and close price。这好像就是我妈看股票的时候的那个图。 ?...2.6 K线图好像也是股票中常见的一种图，不是特别重要，能看懂就可以。 ?

7692 0

对比MySQL学习Pandas的groupby分组聚合

01 MySQL和Pandas做分组聚合的对比说明 1）都是用来处理表格数据不管是mysql，还是pandas，都是处理像excel那样的二维表格数据的。...最后执行的是having表示分组后的筛选，在pandas中，通过上图可以发现我们得到了一个df1对象，针对这个df1对象，我们再做一次筛选，也表示分组后的筛选。...；注意：combine这一步是自动完成的，因此针对pandas中的分组聚合，我们只需要学习两个内容，① 学习怎么分组；② 学习如何针对每个分组中的数据，进行对应的逻辑操作； 03 groupby分组对象的相关操作...* 多字段分组：根据df中的多个字段进行联合分组。 * 字典或Series：key指定索引，value指定分组依据，即value值相等的记录，会分为一组。...② 多字段分组：根据df中的多个字段进行联合分组。

2.9K1 0

时间序列基础教程总结！

8231 1

QuantML | 使用财务情绪与量价数据预测稳健的投资组合（附代码）

来自QuandlAPI的OHLC数据通过Python Stocker模块，可以轻松获取每个股票的Pandas dataframe格式的OHLC数据。...因此，为了解决这个问题，我们使用了Pandas的“forward”合并方法，该方法将该季度SEC文件的情绪分数与下一个最近的日期的股票价格数据相匹配。...图2：OHLC数据与GWW的SEC情绪分数合并标准化标普500股票的OHLC数据我们只获取标普500指数公司10年的股票数据。...为了解决这种不一致，我们使用Pandas的“插值”方法来构造那些缺失的行。...我们通过特征工程，开始使用所有300个股票数据训练一个模型，如下：使用90天窗口构建每个股票的pandas dataframe，如图1所示。设置缩放器，将每个股票价格分别缩放到0到1之间。

2.1K3 0

用一行Python代码创建高级财务图表

应用编程的最有趣的部分之一是历史或实时股票数据的解释和可视化。...在本文中，我们需要三个包，它们是处理数据帧的 Pandas、调用 API 和提取股票数据的requests，以及创建金融图表的 mplfinance。...import pandas as pd import requests import mplfinance as mf 提取股票数据现在，我们已经导入了所有必要的包。...让我们使用12data.com[1]提供的 API 端点拉取亚马逊的历史股票数据。...OHLC图 OHLC 图表是一种条形图，显示每个时期的开盘价、最高价、最低价和收盘价。 OHLC 图表很有用，因为它们显示了一段时间内的四个主要数据点，许多交易者认为收盘价是最重要的。

1.4K2 0

对比MySQL学习Pandas的groupby分组聚合

3.2K1 0

用Python绘制移动均线【含源代码】

本篇将在上一篇的基础上，继续讲解移动均线的绘制。 1、获取数据我们从恒有数金融数据社区，获取股票市场历史行情数据。...# 加载取数与绘图所需的函数包 import pandas as pd import datetime from hs_udata import set_token,stock_quote_daily... def GetData(stock_code,start,end): #stock_code：获取股票数据的股票代码 # start：开始日期 # end...日期变量自增 # 返回行情数据 return data #1、获取行情数据 stock_code = "600570.SH" # 恒生电子股票代码是...(len(ohlc)) # 重新赋值横轴数据，绘制K线图无间隔 # 绘制K线 ax1 = fig.add_subplot(grid[0:8,0:12]) # 设置K线图的尺寸 candlestick_ohlc

3.1K1 1

一行代码获取股票、基金数据，并绘制K线图

），基于matplotlibe开发，并且与pandas的DataFrame数据有很好的结合。...'Close': [2, 3, 4, 3] }, index=index_date) # 调用plot函数进行绘图 mpf.plot(data) 我们看到，现在根据模拟数据我们简单绘制了一个简单的OHLC...项目地址：https://github.com/jindaxiang/akshare/ 基本使用方法：获取指数数据 import akshare as ak # 获取上证指数每日的变化数据 OHLC...sz_index = ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001") 这样就可以获取到上证指数所有历史数据啦～获取A股数据 # 获取茅台股票每日的变化数据采用前复权方式计算...as pd # 获取上证指数每日的变化数据 OHLC sz_index = ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001") data1 = sz_index.loc

1.4K3 0

掌握pandas中的时序数据分组运算

pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。...而在pandas中，针对不同的应用场景，我们可以使用resample()、groupby()以及Grouper()来非常高效快捷地完成此类任务。...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...2.2 利用groupby()+Grouper()实现混合分组有些情况下，我们不仅仅需要利用时间类型列来分组，也可能需要包含时间类型在内的多个列共同进行分组，这种情况下我们就可以使用到Grouper(

3.4K1 0

盘点一个Pandas数据分组的问题

一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据分组的问题，问题如下： list1 = '电子税票号码征收税务机关社保经办机构单位编号费种征收品目征收子目费款所属期...【上海新年人】:对的草莓大哥，我想要的是每组都有一个行标签，想要的是这样子的效果。【论草莓如何成为冻干莓】:那你这个想用concat来操作可能不太行，你直接分组写入到excel表吧。...【论草莓如何成为冻干莓】:你分组写入就不用重新赋值了，可以直接写入。【上海新年人】:哦，我想想。如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！...这篇文章主要盘点了一个Python网络爬虫的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【大写一个Y】提出的问题，感谢【PI】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。

791 0

pandas之分组groupby()的使用整理与总结

前言在使用pandas的时候，有些场景需要对数据内部进行分组处理，如一组全校学生成绩的数据，我们想通过班级进行分组，或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析，这时通过pandas下的groupby(...在使用pandas进行数据分析时，groupby()函数将会是一个数据分析辅助的利器。 groupby的作用可以参考超好用的 pandas 之 groupby 中作者的插图进行直观的理解： ?...' 分组时，不仅仅可以指定一个列名，也可以指定多个列名： grouped = df.groupby('Gender') grouped_muti = df.groupby(['Gender', 'Age...取多个列名，则得到的任然是DataFrameGroupBy对象，这里可以类比DataFrame和Series的关系。...REF groupby官方文档超好用的 pandas 之 groupby 到此这篇关于pandas之分组groupby()的使用整理与总结的文章就介绍到这了,更多相关pandas groupby()

2.9K2 0

pandas之分组groupby()的使用整理与总结

文章目录前言准备基本操作可视化操作 REF 前言在使用pandas的时候，有些场景需要对数据内部进行分组处理，如一组全校学生成绩的数据，我们想通过班级进行分组，或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析...，这时通过pandas下的groupby()函数就可以解决。...在使用pandas进行数据分析时，groupby()函数将会是一个数据分析辅助的利器。...'> 分组时，不仅仅可以指定一个列名，也可以指定多个列名： grouped = df.groupby('Gender') grouped_muti = df.groupby(['Gender', 'Age...取多个列名，则得到的任然是DataFrameGroupBy对象，这里可以类比DataFrame和Series的关系。

2.1K1 0

用Python绘制专业的K线图【含源代码】

1、股票数据我们从恒有数金融数据社区，获取股票市场历史行情数据。我们获取2021年6月1号~2021年8月1号，恒生电子（600570.SH）的日行情数据，代码及执行结果如下。...# 加载取数与绘图所需的函数包 import pandas as pd import datetime from hs_udata import set_token,stock_quote_daily... def GetData(stock_code,start,end): #stock_code：获取股票数据的股票代码 # start：开始日期 # end...# 4、去除非交易日的间隔 ohlc = data_price[['Date','open_price','high_price','low_price','close_price']] ohlc.loc...:8,0:12]) # 设置K线图的尺寸 candlestick_ohlc(ax1, ohlc.values.tolist(), width=.7 , colorup

6.1K0 1

使用mplfinance绘制股市图表的详细教程

第二部分：绘制基本的K线图mplfinance最基本的功能之一就是绘制K线图，展示股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价。...下面是一个简单的例子，演示如何使用mplfinance创建一个基本的K线图：pythonCopy codeimport mplfinance as mpfimport pandas as pdimport...stock_data, type='candle', style='yahoo', title=f'{symbol} K线图')在这个例子中，我们首先使用yfinance库下载了苹果公司（AAPL）在指定时间范围内的股票数据...绘制折线图和柱状图mpf.plot(stock_data, type='line', style='yahoo', title=f'{symbol} 折线图')mpf.plot(stock_data, type='ohlc...', style='yahoo', title=f'{symbol} 柱状图')在这个例子中，我们分别使用type='line'和type='ohlc'来绘制折线图和柱状图。

2.5K2 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Pandas - OHLC的多个股票分组

相关·内容

使用Python绘制多个股票的K线图

Pandas的分组聚合groupby

可视化神器Plotly玩转股票图

实战 | 用 Python 选股票，据说可以多挣个20%

最值钱的可视化工具--OHLC。

Python3对股票数据进行分析

时间序列基础教程总结！

对比MySQL学习Pandas的groupby分组聚合

时间序列基础教程总结！

QuantML | 使用财务情绪与量价数据预测稳健的投资组合（附代码）

用一行Python代码创建高级财务图表

对比MySQL学习Pandas的groupby分组聚合

用Python绘制移动均线【含源代码】

一行代码获取股票、基金数据，并绘制K线图

掌握pandas中的时序数据分组运算

盘点一个Pandas数据分组的问题

pandas之分组groupby()的使用整理与总结

pandas之分组groupby()的使用整理与总结

用Python绘制专业的K线图【含源代码】

使用mplfinance绘制股市图表的详细教程

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐