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。