如何从 Datareader pandas 中挑选出单独的数值列？

Question

import pandas.io.data as web
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt


start = datetime.datetime.strptime('2/10/2016', '%m/%d/%Y')
end = datetime.datetime.strptime('2/24/2016', '%m/%d/%Y')
f = web.DataReader(['GOOG','AAPL'], 'yahoo', start, end)
#print 'Volume'


    wha = f[['Adj Close']]   #pick out Adj Close
    x=wha[0,:]               
    print x.shape      


ax = f['Adj Close'].plot(grid=True, fontsize=10, rot=45.)
ax.set_ylabel('Adjusted Closing Price ($)')
plt.legend(loc='upper center', ncol=2, bbox_to_anchor=(0.5,1.1), shadow=True, fancybox=True, prop={'size':10})
#plt.show()

正如您在上面看到的，我试图挑选出个别股票价格的数值来进行数据操作。

与

#print wha[1,:]
x=wha[0,:]
print x.shape    

我可以将其简化为 9x2 矩阵，其中您有两列用于 GOOG 和 AAPL，每列有 9 个价格。

我试过了

print type(x)

看看是不是

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

通过

wha2=x.values.tolist()

我能够挑选出股票价格。

我现在有没有一种简单的方法来绘制一只股票的价格（例如单独的 AAPL）与日期？

Answer 1

还有什么比 Pandas 数据框更易于处理的数据操作？！？

>>> f['Adj Close'].iloc[:8, :2]
                 AAPL        GOOG
Date                             
2016-02-10  94.269997  684.119995
2016-02-11  93.699997  683.109985
2016-02-12  93.989998  682.400024
2016-02-16  96.639999  691.000000
2016-02-17  98.120003  708.400024
2016-02-18  96.260002  697.349976
2016-02-19  96.040001  700.909973
2016-02-22  96.879997  706.460022

从您的面板数据中，我首先选择列Adj Close。然后我使用iloc 进行基于索引的位置过滤，选择第 0-8 行和第 0-1 列。

为了让 Apple 更贴近：

>>> f['Adj Close'].loc[:, 'AAPL']
Date
2016-02-10    94.269997
2016-02-11    93.699997
2016-02-12    93.989998
2016-02-16    96.639999
2016-02-17    98.120003
2016-02-18    96.260002
2016-02-19    96.040001
2016-02-22    96.879997
2016-02-23    94.690002
Name: AAPL, dtype: float64

这是文档中的索引链接。 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-and-selecting-data

>>> f['Adj Close'].corr()
         AAPL     GOOG
AAPL  1.00000  0.87332
GOOG  0.87332  1.00000