Day_00. Intro_03

Pandas 소개(Introduction)

 numpy에서 파생된 package

 data에 label 가능

 소실 data 핸들링

 Data grouping

 Data pivoting

설치방법

--pip install pandas

--conda install –c conda-forge pandas

데이터 관리 방법

--serise=1개의 column

--data frame= 여러 개의 column 관리

시계열 데이터 생성 예시

-import pandas.util.testing as tm

-df_mock =tm.makeTimeDataFrame()

-df_mock.head(5)

series –단일행 column data- 생성하기

import numpy as np

import pandas as pd

a = ['a','b','c']

x = [1,2,3]

ds=pd.Series(x,index=a)

ds

a 1
b 2
c 3
dtype: int64

--Serise 로 생성할 때 데이터로 지정할 행을 앞에, index로 사용할 행을 뒤에 index 키워드로 지정한다, 이때 복수의 column을 data 행으로 지정하면

TypeError: __init__() got multiple values for argument 'index'

가 발생한다

series –단일행 column data- 접근하기

ds['a'] #index 첫번째 항목 지정

ds['a':'c'] #index a항목부터 c항목까지

ds[0:2] #index 번호로 0번부터 지정

dataframe-복수행 column data- 생성

ps1=pd.Series(data=[11,22,33],index=['a','b','c'])

ps2=pd.Series(data=[55,66],index=['d','f'])

ps1a 11
b 22
c 33
dtype: int64



ps2d 55
f 66
dtype: int64

==ps1,2 로 이루어진 series data 를 2개 생성한다

agg=pd.DataFrame([ps1,ps2])

agg

==agg 로 생성한 dataframe 이 2개의 series를 묶어준다

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Yahoo finance 의 정보를 가져와서 활용해보기

 Yahoo finance 정보를 가져오는 packages를 설치해야 할수있다

1.anaconda navigator 를 open하고 두번째 environments tab에서 rootàopen terminal 을 클릭

2.pip install yfinance –upgrade –no-cache-dir 을 입력해서 설치한다

**cmd에서 pip 으로 설치하면 SSL 에러가 발생하는 경우가 많기 때문에 Anaconda navigator 로 설치하면 편함

import yfinance as yf #yahoo 정보를 가져 오기 위해 import 한다

data = yf.download("TSLA", start='2010-01-01') #Tesla 의 data를 2010-01-01부터 취득

data.head()

data.to_csv("TSLA_2010-01-01.csv") #데이터를 csv파일로 저장한다, jupyter notebook 시작 경로에 저장됨

data.index.weekday #weekday를 기준으로 index를 잡음,month 도 가능

Int64Index([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 0, 1,
2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1],
dtype='int64', name='Date', length=2446)

DataFrame 생성

-Series 키워드 명시

--pd.DataFrame({'A':pd.Series([1,2,3]),'B':pd.Series([5,6,7])})

-Series 키워드 비명시

--pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})

-기존 생성한 Series 를 이용한 DataFrame 생성

 --pd.DataFrame({'A':ps1,'B':ps2})

DataFrame에 Access

 --DataFrame 생성

 -df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]},index=[2017,2018,2019])

-df

--Series이름을 통한 Access

-df['A']

--DataFrame 을 통한 Access

-df[['A']] #[]를 2개 사용하면 DataFrame 으로 판단된다

--Index 이름의 직접 명시

-df.loc[2017] #loc를 이용하면 해당 index이름을 직접 지정해서 접근이 가능함

--index의 번호를 지정해서 접근, -1은 맨뒤에 있는 항목

-df.iloc[:,0]

-df.iloc[:,-1]

DataFrame Renaming 방법 –column & index 의 re-naming

-df.columns = ['z', 'k']

Df

Homework

--Financial data download and manipulations

---1.data download

---2.close and close-return plotting

---3.correlation among downloaded data

import yfinance as yf

demo=yf.download("AMZN",start='2010-01-01')

demo