首先我们导入一些‘业界标准’库
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| import pandas as pd
import numpy as np
import talib as ta
import matplotlib.pyplot as plt
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Pandas 里有两种常用的结构，一种叫DataFrame，作为二维的一张表格；另一种叫Series，是一维数组。
DataFrame取单行和单列得到的都是Series类型的对象。
追加数据
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| df = df.append(series, ignore_index=True)
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获取最后一列数据
按行遍历
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| for i in df.index:
print(df.iloc[i])
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前十行组成子DataFrame
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| for i in df.index:
print(df.iloc[0:10]) # 含下标0到9的元素，不含下标10的元素
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获取名为 close 的 column
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| series = df.close
或者
series = df['close']
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取某行（series）中单个元素
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| series = df.iloc[0]
close: float = series.close
close: float = series['close']
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或
series 转 list
series 转 np array
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| np_array = np.array(series)
或
np_array = np.array(df.close)
或
np_array = np.array(df['close'])
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结合 talib 计算
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| ta.RSI(np.array(bars.close))
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可视化
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| df = pd.DataFrame({
'close': ... ,
'open': ... ,
'high': ... ,
'low': ... ,
'timestamp', ...
})
# figure 1
df.plot(x='timestamp', y=['close', 'high', 'low']) # 展示 close high low 三个属性
# figure 2
df.plot(x='timestamp') # 展示全部属性
# 展示上面两幅绘制过的图
plt.show()
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Over