| jupytext |
|
||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| kernelspec |
|
||||||||||||||||||||||||||
| heading-map |
|
(pd)=
<div id="qe-notebook-header" align="right" style="text-align:right;">
<a href="https://quantecon.org/" title="quantecon.org">
<img style="width:250px;display:inline;" width="250px" src="https://assets.quantecon.org/img/qe-menubar-logo.svg" alt="QuantEcon">
</a>
</div>
علاوه بر آنچه در Anaconda موجود است، این درس به کتابخانههای زیر نیاز دارد:
:tags: [hide-output]
!pip install --upgrade wbgapi
!pip install --upgrade yfinance
Pandas یک بسته ابزارهای سریع و کارآمد برای تحلیل داده در Python است.
محبوبیت آن در سالهای اخیر به طور همزمان با ظهور حوزههایی مانند علم داده و یادگیری ماشین افزایش یافته است.
در اینجا مقایسهای از محبوبیت در طول زمان در برابر Matlab و STATA از طریق Stack Overflow Trends آورده شده است
:scale: 100
همانطور که NumPy نوع داده آرایه پایه به اضافه عملیات اصلی آرایه را فراهم میکند، pandas
- ساختارهای بنیادین برای کار با داده را تعریف میکند و
- آنها را با متدهایی مجهز میکند که عملیاتهایی مانند موارد زیر را تسهیل میکنند:
- خواندن داده
- تنظیم اندیسها
- کار با تاریخها و سریهای زمانی
- مرتبسازی، گروهبندی، مرتبسازی مجدد و به طور کلی تبدیل داده 1
- برخورد با مقادیر گمشده، و غیره
قابلیتهای آماری پیچیدهتر به بستههای دیگر مانند statsmodels و scikit-learn که بر روی pandas ساخته شدهاند، واگذار میشود.
این درس مقدمهای پایه به pandas ارائه خواهد داد.
در سراسر درس، فرض خواهیم کرد که importهای زیر انجام شده است
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
دو نوع داده مهم تعریف شده توسط pandas، Series و DataFrame هستند.
میتوانید Series را به عنوان یک "ستون" از داده تصور کنید، مانند مجموعهای از مشاهدات روی یک متغیر واحد.
DataFrame یک شیء دوبعدی برای ذخیره ستونهای مرتبط از داده است.
بیایید با Series شروع کنیم.
با ایجاد یک سری از چهار مشاهده تصادفی شروع میکنیم
s = pd.Series(np.random.randn(4), name='daily returns')
s
در اینجا میتوانید تصور کنید که اندیسهای 0, 1, 2, 3 چهار شرکت فهرست شده را اندیسگذاری میکنند و مقادیر، بازده روزانه سهام آنها هستند.
Series در Pandas بر روی آرایههای NumPy ساخته شدهاند و از بسیاری از عملیات مشابه پشتیبانی میکنند
s * 100
np.abs(s)
اما Series بیش از آرایههای NumPy ارائه میدهند.
نه تنها آنها چند متد اضافی (با جهتگیری آماری) دارند
s.describe()
بلکه اندیسهای آنها انعطافپذیرتر هستند
s.index = ['AMZN', 'AAPL', 'MSFT', 'GOOG']
s
از این منظر، Series مانند دیکشنریهای سریع و کارآمد Python هستند (با محدودیت اینکه تمام آیتمهای دیکشنری از نوع یکسانی دارند --- در این مورد، اعداد اعشاری).
در واقع، میتوانید از بسیاری از نحو یکسان با دیکشنریهای Python استفاده کنید
s['AMZN']
s['AMZN'] = 0
s
'AAPL' in s
در حالی که Series یک ستون واحد از داده است، DataFrame چندین ستون است، یکی برای هر متغیر.
در اصل، یک DataFrame در pandas مشابه یک صفحه گسترده Excel (بسیار بهینه شده) است.
بنابراین، یک ابزار قدرتمند برای نمایش و تحلیل دادههایی است که به طور طبیعی در سطرها و ستونها سازماندهی شدهاند، اغلب با اندیسهای توصیفی برای سطرها و ستونهای فردی.
بیایید به مثالی نگاه کنیم که داده را از فایل CSV pandas/data/test_pwt.csv میخواند، که از Penn World Tables گرفته شده است.
مجموعه داده شامل شاخصهای زیر است
| Variable Name | Description |
|---|---|
| POP | جمعیت (به هزار نفر) |
| XRAT | نرخ ارز به دلار آمریکا |
| tcgdp | کل تولید ناخالص داخلی تبدیل شده PPP (به میلیون دلار بینالمللی) |
| cc | سهم مصرف از تولید ناخالص داخلی تبدیل شده PPP سرانه (٪) |
| cg | سهم مصرف دولت از تولید ناخالص داخلی تبدیل شده PPP سرانه (٪) |
ما این را از یک URL با استفاده از تابع read_csv در pandas خواهیم خواند.
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/QuantEcon/lecture-python-programming/main/lectures/_static/lecture_specific/pandas/data/test_pwt.csv')
type(df)
در اینجا محتوای test_pwt.csv آمده است
df
در عمل، کاری که همیشه انجام میدهیم این است که زیرمجموعهای از داده مورد علاقه خود را پیدا کنیم، انتخاب کنیم و با آن کار کنیم.
میتوانیم سطرهای خاص را با استفاده از نماد برش استاندارد آرایه Python انتخاب کنیم
df[2:5]
برای انتخاب ستونها، میتوانیم لیستی حاوی نام ستونهای مورد نظر را به صورت رشته ارسال کنیم
df[['country', 'tcgdp']]
برای انتخاب هم سطرها و هم ستونها با استفاده از اعداد صحیح، باید از ویژگی iloc با قالب .iloc[rows, columns] استفاده شود.
df.iloc[2:5, 0:4]
برای انتخاب سطرها و ستونها با استفاده از ترکیبی از اعداد صحیح و برچسبها، میتوان از ویژگی loc به روشی مشابه استفاده کرد
df.loc[df.index[2:5], ['country', 'tcgdp']]
به جای اندیسگذاری سطرها و ستونها با استفاده از اعداد صحیح و نامها، میتوانیم یک زیر دیتافریم از علایق خود را که شرایط خاص (بالقوه پیچیده) را برآورده میکند، به دست آوریم.
این بخش روشهای مختلف انجام این کار را نشان میدهد.
سادهترین راه با عملگر [] است.
df[df.POP >= 20000]
برای درک آنچه در اینجا اتفاق میافتد، توجه کنید که df.POP >= 20000 یک سری از مقادیر بولی را برمیگرداند.
df.POP >= 20000
در این مورد، df[___] یک سری از مقادیر بولی را میگیرد و تنها سطرهایی با مقادیر True را برمیگرداند.
یک مثال دیگر بزنید،
df[(df.country.isin(['Argentina', 'India', 'South Africa'])) & (df.POP > 40000)]
با این حال، راه دیگری برای انجام همین کار وجود دارد که میتواند برای دیتافریمهای بزرگ کمی سریعتر باشد، با نحو طبیعیتر.
# مورد بالا معادل است با
df.query("POP >= 20000")
df.query("country in ['Argentina', 'India', 'South Africa'] and POP > 40000")
همچنین میتوانیم عملیات حسابی بین ستونهای مختلف را مجاز کنیم.
df[(df.cc + df.cg >= 80) & (df.POP <= 20000)]
# مورد بالا معادل است با
df.query("cc + cg >= 80 & POP <= 20000")
به عنوان مثال، میتوانیم از شرطگذاری برای انتخاب کشوری با بیشترین سهم مصرف خانوار - تولید ناخالص داخلی cc استفاده کنیم.
df.loc[df.cc == max(df.cc)]
وقتی فقط میخواهیم به ستونهای خاصی از یک زیر دیتافریم انتخاب شده نگاه کنیم، میتوانیم از شرایط بالا با دستور .loc[__ , __] استفاده کنیم.
آرگومان اول شرط را میگیرد، در حالی که آرگومان دوم لیستی از ستونهایی را که میخواهیم برگردانیم میگیرد.
df.loc[(df.cc + df.cg >= 80) & (df.POP <= 20000), ['country', 'year', 'POP']]
کاربرد: زیرمجموعهسازی دیتافریم
مجموعه دادههای دنیای واقعی میتوانند عظیم باشند.
گاهی اوقات مطلوب است که با زیرمجموعهای از داده کار کنیم تا کارایی محاسباتی را افزایش دهیم و افزونگی را کاهش دهیم.
فرض کنید که ما فقط به جمعیت (POP) و کل تولید ناخالص داخلی (tcgdp) علاقهمند هستیم.
یکی از راههای کاهش دیتافریم df به فقط این متغیرها، بازنویسی دیتافریم با استفاده از روش انتخاب توضیح داده شده در بالا است
df_subset = df[['country', 'POP', 'tcgdp']]
df_subset
سپس میتوانیم مجموعه داده کوچکتر را برای تحلیل بیشتر ذخیره کنیم.
:class: no-execute
df_subset.to_csv('pwt_subset.csv', index=False)
یکی دیگر از متدهای پرکاربرد Pandas، df.apply() است.
این یک تابع را به هر سطر/ستون اعمال میکند و یک سری را برمیگرداند.
این تابع میتواند برخی از توابع داخلی مانند تابع max، یک تابع lambda یا یک تابع تعریف شده توسط کاربر باشد.
در اینجا مثالی با استفاده از تابع max آورده شده است
df[['year', 'POP', 'XRAT', 'tcgdp', 'cc', 'cg']].apply(max)
این خط کد تابع max را به تمام ستونهای انتخاب شده اعمال میکند.
تابع lambda اغلب با متد df.apply() استفاده میشود
یک مثال بدیهی برگرداندن خودش برای هر سطر در دیتافریم است
df.apply(lambda row: row, axis=1)
برای متد `.apply()`
- axis = 0 -- اعمال تابع به هر ستون (متغیرها)
- axis = 1 -- اعمال تابع به هر سطر (مشاهدات)
- axis = 0 پارامتر پیشفرض است
میتوانیم آن را همراه با .loc[] برای انجام برخی انتخابهای پیشرفتهتر استفاده کنیم.
complexCondition = df.apply(
lambda row: row.POP > 40000 if row.country in ['Argentina', 'India', 'South Africa'] else row.POP < 20000,
axis=1), ['country', 'year', 'POP', 'XRAT', 'tcgdp']
df.apply() در اینجا یک سری از مقادیر بولی سطرهایی را که شرط مشخص شده در عبارت if-else را برآورده میکنند برمیگرداند.
علاوه بر این، زیرمجموعهای از متغیرهای مورد علاقه را نیز تعریف میکند.
complexCondition
وقتی این شرط را به دیتافریم اعمال کنیم، نتیجه خواهد بود
df.loc[complexCondition]
توانایی ایجاد تغییرات در دیتافریمها برای تولید یک مجموعه داده تمیز برای تحلیل آینده مهم است.
1. میتوانیم به راحتی از df.where() برای "نگه داشتن" سطرهایی که انتخاب کردهایم استفاده کنیم و بقیه سطرها را با هر مقدار دیگری جایگزین کنیم
df.where(df.POP >= 20000, False)
2. به سادگی میتوانیم از .loc[] برای مشخص کردن ستونی که میخواهیم تغییر دهیم استفاده کنیم و مقادیر را اختصاص دهیم
df.loc[df.cg == max(df.cg), 'cg'] = np.nan
df
3. میتوانیم از متد .apply() برای تغییر سطرها/ستونها به عنوان یک کل استفاده کنیم
def update_row(row):
# تغییر POP
row.POP = np.nan if row.POP<= 10000 else row.POP
# تغییر XRAT
row.XRAT = row.XRAT / 10
return row
df.apply(update_row, axis=1)
4. میتوانیم از متد .map() برای تغییر تمام ورودیهای فردی در دیتافریم با هم استفاده کنیم.
# گرد کردن تمام اعداد اعشاری به 2 رقم اعشار
df.map(lambda x : round(x,2) if type(x)!=str else x)
کاربرد: جایگزینی مقدار گمشده
جایگزینی مقادیر گمشده یک گام مهم در تبدیل داده است.
بیایید به طور تصادفی چند مقدار NaN وارد کنیم
for idx in list(zip([0, 3, 5, 6], [3, 4, 6, 2])):
df.iloc[idx] = np.nan
df
تابع zip() در اینجا جفتهایی از مقادیر دو لیست را ایجاد میکند (یعنی [0,3]، [3,4] ...)
میتوانیم دوباره از متد .map() برای جایگزینی تمام مقادیر گمشده با 0 استفاده کنیم
# جایگزینی تمام مقادیر NaN با 0
def replace_nan(x):
if type(x)!=str:
return 0 if np.isnan(x) else x
else:
return x
df.map(replace_nan)
Pandas همچنین متدهای مناسبی برای جایگزینی مقادیر گمشده در اختیار ما قرار میدهد.
به عنوان مثال، جایگزینی تکی با استفاده از میانگین متغیرها به راحتی در pandas قابل انجام است
df = df.fillna(df.iloc[:,2:8].mean())
df
جایگزینی مقدار گمشده یک حوزه بزرگ در علم داده است که شامل تکنیکهای مختلف یادگیری ماشین میشود.
ابزارهای پیشرفتهتر در python برای جایگزینی مقادیر گمشده نیز وجود دارد.
فرض کنیم که ما فقط به جمعیت (POP) و کل تولید ناخالص داخلی (tcgdp) علاقهمند هستیم.
یکی از راههای کاهش دیتافریم df به فقط این متغیرها، بازنویسی دیتافریم با استفاده از روش انتخاب توضیح داده شده در بالا است
df = df[['country', 'POP', 'tcgdp']]
df
در اینجا اندیس 0, 1,..., 7 زائد است زیرا میتوانیم از نام کشورها به عنوان اندیس استفاده کنیم.
برای انجام این کار، اندیس را به متغیر country در دیتافریم تنظیم میکنیم
df = df.set_index('country')
df
بیایید نامهای بهتری به ستونها بدهیم
df.columns = 'population', 'total GDP'
df
متغیر population به هزار نفر است، بیایید به واحدهای تکی برگردیم
df['population'] = df['population'] * 1e3
df
در مرحله بعد، قصد داریم ستونی که تولید ناخالص داخلی واقعی سرانه را نشان میدهد اضافه کنیم، و در ضمن در 1,000,000 ضرب میکنیم زیرا کل تولید ناخالص داخلی به میلیون است
df['GDP percap'] = df['total GDP'] * 1e6 / df['population']
df
یکی از ویژگیهای خوب اشیاء DataFrame و Series در pandas این است که آنها متدهایی برای رسم نمودار و بصریسازی دارند که از طریق Matplotlib کار میکنند.
به عنوان مثال، میتوانیم به راحتی یک نمودار میلهای از تولید ناخالص داخلی سرانه تولید کنیم
ax = df['GDP percap'].plot(kind='bar')
ax.set_xlabel('country', fontsize=12)
ax.set_ylabel('GDP per capita', fontsize=12)
plt.show()
در حال حاضر دیتافریم به ترتیب الفبایی بر اساس کشورها مرتب شده است --- بیایید آن را به تولید ناخالص داخلی سرانه تغییر دهیم
df = df.sort_values(by='GDP percap', ascending=False)
df
رسم نمودار مانند قبل اکنون به نتیجه زیر منجر میشود
ax = df['GDP percap'].plot(kind='bar')
ax.set_xlabel('country', fontsize=12)
ax.set_ylabel('GDP per capita', fontsize=12)
plt.show()
Python پرسوجوی برنامهای پایگاههای داده آنلاین را ساده میکند.
یک پایگاه داده مهم برای اقتصاددانان FRED است --- یک مجموعه وسیع از دادههای سری زمانی که توسط فدرال رزرو سنت لوئیس نگهداری میشود.
به عنوان مثال، فرض کنید که ما به نرخ بیکاری علاقهمند هستیم.
(برای دانلود داده به عنوان csv، روی Download در بالا سمت راست کلیک کرده و گزینه CSV (data) را انتخاب کنید).
از طرف دیگر، میتوانیم به فایل CSV از داخل یک برنامه Python دسترسی پیدا کنیم.
این کار میتواند با انواع روشها انجام شود.
ما با یک روش نسبتاً سطح پایین شروع میکنیم و سپس به pandas برمیگردیم.
یک گزینه استفاده از requests است، یک کتابخانه استاندارد Python برای درخواست داده از طریق اینترنت.
برای شروع، کد زیر را روی کامپیوتر خود امتحان کنید
r = requests.get('https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?bgcolor=%23e1e9f0&chart_type=line&drp=0&fo=open%20sans&graph_bgcolor=%23ffffff&height=450&mode=fred&recession_bars=on&txtcolor=%23444444&ts=12&tts=12&width=1318&nt=0&thu=0&trc=0&show_legend=yes&show_axis_titles=yes&show_tooltip=yes&id=UNRATE&scale=left&cosd=1948-01-01&coed=2024-06-01&line_color=%234572a7&link_values=false&line_style=solid&mark_type=none&mw=3&lw=2&ost=-99999&oet=99999&mma=0&fml=a&fq=Monthly&fam=avg&fgst=lin&fgsnd=2020-02-01&line_index=1&transformation=lin&vintage_date=2024-07-29&revision_date=2024-07-29&nd=1948-01-01')
اگر پیام خطایی نباشد، پس فراخوانی موفق بوده است.
اگر خطایی دریافت کردید، دو علت احتمالی وجود دارد
- شما به اینترنت متصل نیستید --- امیدوارم که این مورد نباشد.
- دستگاه شما از طریق یک سرور پروکسی به اینترنت دسترسی پیدا میکند و Python از این موضوع آگاه نیست.
در حالت دوم، میتوانید
- به دستگاه دیگری تغییر دهید
- مشکل پروکسی خود را با خواندن مستندات حل کنید
با فرض اینکه همه چیز کار میکند، اکنون میتوانید از شیء source برگردانده شده توسط فراخوانی requests.get('https://research.stlouisfed.org/fred2/series/UNRATE/downloaddata/UNRATE.csv') استفاده کنید
url = 'https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?bgcolor=%23e1e9f0&chart_type=line&drp=0&fo=open%20sans&graph_bgcolor=%23ffffff&height=450&mode=fred&recession_bars=on&txtcolor=%23444444&ts=12&tts=12&width=1318&nt=0&thu=0&trc=0&show_legend=yes&show_axis_titles=yes&show_tooltip=yes&id=UNRATE&scale=left&cosd=1948-01-01&coed=2024-06-01&line_color=%234572a7&link_values=false&line_style=solid&mark_type=none&mw=3&lw=2&ost=-99999&oet=99999&mma=0&fml=a&fq=Monthly&fam=avg&fgst=lin&fgsnd=2020-02-01&line_index=1&transformation=lin&vintage_date=2024-07-29&revision_date=2024-07-29&nd=1948-01-01'
source = requests.get(url).content.decode().split("\n")
source[0]
source[1]
source[2]
اکنون میتوانیم کد اضافی برای تجزیه این متن و ذخیره آن به عنوان یک آرایه بنویسیم.
اما این غیرضروری است --- تابع read_csv در pandas میتواند این کار را برای ما انجام دهد.
از parse_dates=True استفاده میکنیم تا pandas ستون تاریخهای ما را تشخیص دهد و فیلتر کردن تاریخ ساده را امکانپذیر کند
data = pd.read_csv(url, index_col=0, parse_dates=True)
داده به یک DataFrame در pandas به نام data خوانده شده است که اکنون میتوانیم به روش معمول با آن کار کنیم
type(data)
data.head() # یک متد مفید برای نگاه سریع به دیتافریم
pd.set_option('display.precision', 1)
data.describe() # خروجی شما ممکن است کمی متفاوت باشد
همچنین میتوانیم نرخ بیکاری از 2006 تا 2012 را به شرح زیر رسم کنیم
ax = data['2006':'2012'].plot(title='US Unemployment Rate', legend=False)
ax.set_xlabel('year', fontsize=12)
ax.set_ylabel('%', fontsize=12)
plt.show()
توجه کنید که pandas گزینههای بسیار دیگری برای نوع فایل ارائه میدهد.
Pandas تنوع گستردهای از متدهای سطح بالا دارد که میتوانیم از آنها برای خواندن excel، json، parquet استفاده کنیم یا مستقیماً به یک سرور پایگاه داده وصل شویم.
کتابخانه python wbgapi میتواند برای واکشی داده از پایگاههای داده متعددی که توسط بانک جهانی منتشر شدهاند استفاده شود.
میتوانید اطلاعات مفیدی درباره بسته [wbgapi](https://pypi.org/project/wbgapi/) در این [پست وبلاگ بانک جهانی](https://blogs.worldbank.org/en/opendata/introducing-wbgapi-new-python-package-accessing-world-bank-data) و همچنین این [آموزش](https://github.com/tgherzog/wbgapi/blob/master/examples/wbgapi-quickstart.ipynb) پیدا کنید
همچنین از yfinance برای واکشی داده از Yahoo finance در تمرینها استفاده خواهیم کرد.
فعلاً بیایید یک مثال از دانلود و رسم نمودار داده را کار کنیم --- این بار از بانک جهانی.
بانک جهانی داده را جمعآوری و سازماندهی میکند در مجموعهای عظیم از شاخصها.
به عنوان مثال، در اینجا برخی دادهها در مورد بدهی دولت به عنوان نسبتی از تولید ناخالص داخلی آورده شده است.
مثال کد بعدی داده را برای شما واکشی میکند و سریهای زمانی را برای ایالات متحده و استرالیا رسم میکند
import wbgapi as wb
wb.series.info('GC.DOD.TOTL.GD.ZS')
govt_debt = wb.data.DataFrame('GC.DOD.TOTL.GD.ZS', economy=['USA','AUS'], time=range(2005,2016))
govt_debt = govt_debt.T # انتقال سالها از ستونها به سطرها برای رسم نمودار
govt_debt.plot(xlabel='year', ylabel='Government debt (% of GDP)');
:label: pd_ex1
با این importها:
import datetime as dt
import yfinance as yf
برنامهای بنویسید تا درصد تغییر قیمت در سال 2021 را برای سهام زیر محاسبه کنید:
ticker_list = {'INTC': 'Intel',
'MSFT': 'Microsoft',
'IBM': 'IBM',
'BHP': 'BHP',
'TM': 'Toyota',
'AAPL': 'Apple',
'AMZN': 'Amazon',
'C': 'Citigroup',
'QCOM': 'Qualcomm',
'KO': 'Coca-Cola',
'GOOG': 'Google'}
در اینجا قسمت اول برنامه آورده شده است
def read_data(ticker_list,
start=dt.datetime(2021, 1, 1),
end=dt.datetime(2021, 12, 31)):
"""
This function reads in closing price data from Yahoo
for each tick in the ticker_list.
"""
ticker = pd.DataFrame()
for tick in ticker_list:
stock = yf.Ticker(tick)
prices = stock.history(start=start, end=end)
# Change the index to date-only
prices.index = pd.to_datetime(prices.index.date)
closing_prices = prices['Close']
ticker[tick] = closing_prices
return ticker
ticker = read_data(ticker_list)
برنامه را تکمیل کنید تا نتیجه را به صورت نمودار میلهای مانند این رسم کنید:
:scale: 80
:align: center
:class: dropdown
چند راه برای رویکرد به این مشکل با استفاده از Pandas برای محاسبه درصد تغییر وجود دارد.
اول، میتوانید داده را استخراج کنید و محاسبه را انجام دهید مانند:
p1 = ticker.iloc[0] # اولین مجموعه قیمتها را به عنوان یک Series بگیرید
p2 = ticker.iloc[-1] # آخرین مجموعه قیمتها را به عنوان یک Series بگیرید
price_change = (p2 - p1) / p1 * 100
price_change
از طرف دیگر میتوانید از یک متد داخلی pct_change استفاده کنید و آن را برای انجام محاسبه صحیح با استفاده از آرگومان periods پیکربندی کنید.
change = ticker.pct_change(periods=len(ticker)-1, axis='rows')*100
price_change = change.iloc[-1]
price_change
سپس برای رسم نمودار
price_change.sort_values(inplace=True)
price_change.rename(index=ticker_list, inplace=True)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8))
ax.set_xlabel('stock', fontsize=12)
ax.set_ylabel('percentage change in price', fontsize=12)
price_change.plot(kind='bar', ax=ax)
plt.show()
:label: pd_ex2
با استفاده از متد read_data معرفی شده در {ref}pd_ex1، برنامهای بنویسید تا درصد تغییر سال به سال را برای شاخصهای زیر به دست آورید:
indices_list = {'^GSPC': 'S&P 500',
'^IXIC': 'NASDAQ',
'^DJI': 'Dow Jones',
'^N225': 'Nikkei'}
برنامه را تکمیل کنید تا آمار خلاصه را نشان دهد و نتیجه را به صورت نمودار سری زمانی مانند این رسم کنید:
:scale: 80
:align: center
:class: dropdown
با پیروی از کاری که در {ref}pd_ex1 انجام دادید، میتوانید داده را با استفاده از read_data با بهروزرسانی تاریخهای شروع و پایان به طور مناسب پرسوجو کنید.
indices_data = read_data(
indices_list,
start=dt.datetime(1971, 1, 1), # تاریخ شروع مشترک
end=dt.datetime(2021, 12, 31)
)
سپس، اولین و آخرین مجموعه قیمتها در هر سال را به عنوان DataFrames استخراج کنید و بازده سالانه را محاسبه کنید مانند:
yearly_returns = pd.DataFrame()
for index, name in indices_list.items():
p1 = indices_data.groupby(indices_data.index.year)[index].first() # اولین مجموعه بازدهها را به عنوان DataFrame بگیرید
p2 = indices_data.groupby(indices_data.index.year)[index].last() # آخرین مجموعه بازدهها را به عنوان DataFrame بگیرید
returns = (p2 - p1) / p1
yearly_returns[name] = returns
yearly_returns
در مرحله بعد، میتوانید آمار خلاصه را با استفاده از متد describe به دست آورید.
yearly_returns.describe()
سپس، برای رسم نمودار
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
for iter_, ax in enumerate(axes.flatten()): # تبدیل آرایه 2 بعدی به آرایه 1 بعدی
index_name = yearly_returns.columns[iter_] # نام اندیس را در هر تکرار بگیرید
ax.plot(yearly_returns[index_name]) # رسم درصد تغییر بازده سالانه در هر اندیس
ax.set_ylabel("percent change", fontsize = 12)
ax.set_title(index_name)
plt.tight_layout()
Footnotes
-
ویکیپدیا munging را به عنوان پاکسازی داده از یک فرم خام به یک فرم ساختاریافته و تصفیه شده تعریف میکند. ↩