Python 学习记录(3)

数据

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Pandas对数据帧各列的运算

import seaborn as sns
import pandas as pd
#从Seaborn 当中导入鸢尾花数据帧，并处理
iris_df=sns.load_dataset("iris")
X_df=iris_df.copy()
X_df.rename(columns={'sepal_length':'X1','sepal_width':'X2'},inplace=True)
X_df_=X_df[['X1','X2','species']]
#只选择三列X_df_['X1-E(X1)']=X_df_['X1']-X_df_['X1'].mean()
#新添加一行，用于表示花萼中心化
X_df_['X2-E(X2)']=X_df_['X2']-X_df_['X2'].mean()
#花萼宽度取去均值
X_df_['X1*X2']=X_df_['X2']*X_df_['X2']
X_df_['X1/X2']=X_df_['X1']/X_df_['X2']
#相关相乘与相加X_df_.drop(['X1','X2'],axis=1,inplace=True)
#删去原先的X1,X2,其中axis=1指明删去的是列，inplace=True说明实在原来的数据帧上操作。#对相关情况可视化
sns.pairplot(X_df_,corner=True,hue="species")

对其可视化后的结果：

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利用Pandas对利率数据的可视化

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1. 先利用pandas_datareader从多种数据源中获得金融和经济数据。
2. 之后利用python当中的可视化工具进行可视化。
3. 最后对图像进行一定的美化。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_datareader as pdr
#如果没有pandas_datareader库/或出现报错
#先将pandas_datareader库下载，pip install pandas_datareader
import seaborn as sns#----导入数据--start-----
df=pdr.data.DataReader(['DGS6MO','DGS1','DGS2','DGS5','DGS7','DGS10','DGS20','DGS30'],data_source='fred',start='01-01-2022',end='12-31-2022')df=df.dropna()
#修改数据帧列标签，dropna()方法删除数据帧中缺失值NaN.
df=df.rename(columns={'DGS6MO':'0.5 yr','DGS1':'1 yr','DGS2':'2 yr','DGS5':'5 yr','DGS7':'7 yr','DGS10':'10 yr','DGS20':'20 yr','DGS30':'30 yr'})
#对相应对象进行改名
#----end-----#------简单画图-----
df.plot(xlabel='Time',ylabel='IR level',legend=False,xlim=(df.index.min(),df.index.max()))plt.savefig("利率走势图.svg")
df.plot(subplots=True,layout=(2,4),sharex=True,sharey=True,xticks=[],yticks=[],xlim=(df.index.min(),df.index.max()))
plt.savefig("利率走势图，子图.svg")
#savefig()方法将图片以 SVG 格式进行保存#----美化线图----
#创建一个图像对象和一个轴对象
fig,ax=plt.subplots(figsize=(5,5))
#fig是一个图形对象，代表整个图形窗口
#ax是一个轴对象，代表图形窗口的子图或者坐标系df.plot(ax=ax,xlabel="time",legend=True)
#这里ax=ax指定了具体对象
ax.set_xlim((df.index.min(),df.index.max()))
ax.set_ylim((0,5))
ax.set_xticks([])
ax.set_xlabel('time')
ax.set_ylabel('IR level')

结果：