[已解决]求讨python 3用于数据分析的code

ghy2004

小弟初学python，之前也没有学过任何编程语言，因为工作需要，要用python 建一个可以从不同的平台拖数据然后分析的，这里想向各位前辈讨个能从雅虎金融拿数据进行分析的code例子，用python 3写的，我借鉴一二。 如果还有这方面的资料可以借鉴学习更好，多谢各位前辈。

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FishC

2023-12-12 16:34:58

鱼C篮球 发表于 2023-12-12 16:34
@FishC  要用python 建一个可以从不同的平台拖数据然 ...

嗨！建立一个可以从不同平台拖数据然后进行分析的程序可以非常有趣。Python提供了许多库和工具来处理数据，我将为你提供一个简单的示例。

首先，你需要安装一些常用的数据处理库，如NumPy和Pandas。你可以使用以下命令来安装这些库：

1. pip install numpy pandas

复制代码

接下来，你可以创建一个Python脚本来启动你的项目。让我们从数据的获取开始。

假设你想从CSV文件中读取数据。你可以使用Pandas库中的`read_csv()`函数来实现。以下是一个简单的示例：

1. import pandas as pd
3. # 从CSV文件中读取数据
4. data = pd.read_csv('data.csv')
6. # 显示前几行数据
7. print(data.head())

复制代码

如果你想从Excel文件中读取数据，可以使用Pandas库中的`read_excel()`函数。类似地，如果你想从数据库中获取数据，可以使用适当的库（如SQLAlchemy）来连接数据库并执行查询。

关于数据的进一步分析，你可以使用NumPy和Pandas等库来进行各种操作，如过滤、排序、统计等。以下是一个简单的示例：

1. import pandas as pd
3. # 从CSV文件中读取数据
4. data = pd.read_csv('data.csv')
6. # 过滤出某个条件下的数据
7. filtered_data = data[data['column_name'] > 10]
9. # 对数据进行排序
10. sorted_data = filtered_data.sort_values('column_name')
12. # 对数据进行统计
13. mean_value = sorted_data['column_name'].mean()
15. # 显示结果
16. print(sorted_data.head())
17. print(mean_value)

复制代码

通过这个简单的示例，你可以看到如何使用Python和相关库来从不同的平台获取数据并对其进行分析。当然，具体的处理方式取决于你所面对的数据和分析需求。希望这可以帮到你！如果有任何问题，请随时问我。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

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五行缺五行

我现在也正在往这方面走，同求~~~

鱼C篮球

@FishC  要用python 建一个可以从不同的平台拖数据然后分析的

FishC

鱼C篮球 发表于 2023-12-12 16:34
@FishC  要用python 建一个可以从不同的平台拖数据然 ...

嗨！建立一个可以从不同平台拖数据然后进行分析的程序可以非常有趣。Python提供了许多库和工具来处理数据，我将为你提供一个简单的示例。

首先，你需要安装一些常用的数据处理库，如NumPy和Pandas。你可以使用以下命令来安装这些库：

1. pip install numpy pandas

复制代码

接下来，你可以创建一个Python脚本来启动你的项目。让我们从数据的获取开始。

假设你想从CSV文件中读取数据。你可以使用Pandas库中的`read_csv()`函数来实现。以下是一个简单的示例：

1. import pandas as pd
3. # 从CSV文件中读取数据
4. data = pd.read_csv('data.csv')
6. # 显示前几行数据
7. print(data.head())

复制代码

如果你想从Excel文件中读取数据，可以使用Pandas库中的`read_excel()`函数。类似地，如果你想从数据库中获取数据，可以使用适当的库（如SQLAlchemy）来连接数据库并执行查询。

关于数据的进一步分析，你可以使用NumPy和Pandas等库来进行各种操作，如过滤、排序、统计等。以下是一个简单的示例：

1. import pandas as pd
3. # 从CSV文件中读取数据
4. data = pd.read_csv('data.csv')
6. # 过滤出某个条件下的数据
7. filtered_data = data[data['column_name'] > 10]
9. # 对数据进行排序
10. sorted_data = filtered_data.sort_values('column_name')
12. # 对数据进行统计
13. mean_value = sorted_data['column_name'].mean()
15. # 显示结果
16. print(sorted_data.head())
17. print(mean_value)

复制代码

通过这个简单的示例，你可以看到如何使用Python和相关库来从不同的平台获取数据并对其进行分析。当然，具体的处理方式取决于你所面对的数据和分析需求。希望这可以帮到你！如果有任何问题，请随时问我。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。