PythonForFinance Chapter6

6章。データフレームというのを用いて、行列形式のデータを扱う。

import numpy as np
import pandas as pd

#データの用意
a=np.random.standard_normal((9,4))
a.round(6)

#DataFrameに変換
df=pd.DataFrame(a)

#列名をつける
df.columns=[['No1','No2','No3','No4']]

#Index名(行名?)をつける
dates=pd.date_range('2015-1-1',periods=9,freq='M')
df.index=dates

print df

#列に対する演算の例
print df.sum()
print df.mean()


#列だけ取得するとSeriesObjectになる。DFと同じように扱える
print type(df)
df['No1']
print type(df['No1'])
print df['No1'].sum()
print df['No1'].mean()

などなど。6章ではさらに"GroupBy"を用いてSQLとかピボットテーブルのように扱う方法、ネットからデータをダウンロードしてRegressionAnalysis、などを紹介しているが、

urlretrieve(URL, './data/XX.txt')

のような書き方がよくわからん。引き続き調べてみる。