Python读财的个人主页 - 动态

数据分析师 @公众号：「Python读财」

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4年前

天秀！Pandas还能用来写爬虫？

谈及Pandas的read.xxx系列的函数，大家的第一反应会想到比较常用的pd.read_csv()和pd.read_excel()，大多数人估计没用过pd.read_h...

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4年前

提高数据的颜值！一起看看Pandas中的那些Style

Pandas的style用法在大多数教程中见的比较少，它主要是用来美化DataFrame和Series的输出，能够更加直观地显示数据结果。下面采用某商店的零售数据集，通过...

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4年前

Python量化研究——可转债抢权配售值得做吗？

在上一篇文章可转债打新能赚钱吗？Python数据分析告诉你！中，对可转债打新的收益率进行了比较详细的分析，在这个基础上，本文研究与可转债投资相关的抢权配售行为的收益率情况，...

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4年前

如何用Python绘制一张好看的指数估值图？

对于以定投指数的方式理财的朋友，最需要关注的指标便是各个指数的估值，在指数低估时买入，高估时卖出，那如何制作一张估值图来跟踪指数的估值情况呢？本文就从0到1介绍如何用Mat...

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4年前

Pandas数据处理——玩转时间序列数据

进行金融数据分析或量化研究时，总避免不了时间序列数据的处理，时间序列是指在一定时间内按时间顺序测量的某个变量的取值序列。常见的时间序列数据有一天内随着时间变化的温度序列，又...

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5年前

Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（下）

继上一篇文章Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上），这篇文章整理了剩下的一些Pandas常见方法，整体难度会比上一篇文章中的大一点，但还是比较容易理解的。话不多说...

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5年前

Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上）

在之前的文章中，以图文的方式详细讲解了Pandas中groupby，merge以及map、apply、applymap的原理，掌握好这些原理，再在这个基础上进行一些拓展，基...

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5年前

Python量化研究——可转债打新能赚钱吗？

可转债是一种兼具债性和股性的投资品种，其投资风险介于债券和股票之间。可转债的玩法有很多，打新是一种相对比较安全且容易入门的理财方法，那可转债打新真的能赚钱吗？风险大吗？打新...

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5年前

Python可视化 | Seaborn5分钟入门(七)——pairplot

Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级...

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5年前

Python可视化 | Seaborn5分钟入门(六)——heatmap热力图

Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级...

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5年前

Python可视化 | Seaborn5分钟入门(五)——lmplot

Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高...

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5年前

Python可视化 | Seaborn5分钟入门(四)——stripplot和swarmplot

Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高...

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5年前

Python可视化 | Seaborn5分钟入门(三)——boxplot和violinplot

Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高...

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5年前

Python可视化 | Seaborn5分钟入门(二)——barplot&countplot&pointplot

Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高...

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5年前

Python可视化 | Seaborn5分钟入门(一)——kdeplot和distplot

Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高...

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5年前

Python数据分析实战 | 用数据带你回顾乔丹的职业生涯

乔丹是联盟上下公认的历史第一人，芝加哥公牛在他带领下几乎统治了上世纪90年代NBA整整10年，包括分别在91-93赛季和96-98赛季拿下的两次三连冠，要知道，NBA72年...

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5年前

Python数据分析实战 | 爬遍拉勾网，带你看看互联网寒冬下，数据分析师还吃香吗？

伴随着移动互联网的飞速发展，越来越多用户被互联网连接在一起，用户所积累下来的数据越来越多，市场对数据方面人才的需求也越来越大，由此也带火了如数据分析、数据挖掘、算法等职业，...

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5年前

Pandas数据分析——超好用的Groupby详解

在日常的数据分析中，经常需要将数据根据某个（多个）字段划分为不同的群体（group）进行分析，如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分，分析各省销售额的变化情况，社交领域...

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5年前

Pandas数据处理三板斧——map、apply、applymap详解

在日常的数据处理中，经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作，对应这些操作，Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据...

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5年前

常见的Pandas性能优化方法，让你的pandas飞起来！

Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使...

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