簡介

我是一名應屆經濟學畢業生，在學習Python語言的過程中，接觸到了數據分析，機器學習和人工智能，并對此特别感興趣，現在我把整個學習過程記錄下來，希望和我有相同興趣和愛好的朋友們一同成長，期盼着各位專家的指導。

環境介紹

在整個過程當中，将采用Python和Excel，采用Python,是因為Python提供了豐富的開發框架和工具庫，使用Excel是因為Excel是使用非常廣泛的辦公軟件，我在Excel裡将複雜的算法簡單化，使大家快速理解各種難以理解的算法。

在開始之前，我們已經準備好了Anaconda和Excel環境。在這裡省略了這個過程。

數據分析過程中将采用實時的滬深股市數據，在這裡鄭重聲明，我隻是應用股市數據來套入各種算法當中，提供算法的輸出結果，不是對股市行情的分析。本人不炒股，隻是為了數據分析，很表面地學習了一些指标，不構成任何股市行情建議。

數據獲取将通過tushare開放平台，後面我會介紹和演示如何應用tushare平台。

數據分析流程簡介

數據分析是由數據收集開始，收集的數據經過标準化處理和整理後，通過各種算法，進行數據分析，目的是為了總結過去的曆史數據，在數據趨勢上預測未來的走勢，同時對現存的環境進行優化。

我們今天先從數據收集開始。

數據收集需要應用到Python對文件的讀寫操作。

下面這段代碼以隻讀方式采用’UTF-8’編碼方式打開當前目錄下的text1.txt文件，并輸出到屏幕上。操作完畢後，關閉文件。

f1=open('text1.txt','r',encoding='UTF-8') tskey='' for i in f1: tskey=i print(tskey) f1.close()

小貼士：在從tushare平台獲取數據時，每個用戶會分配到一個key，我們可以把這個key封裝到這個文件裡。為的是數據安全和便利性。

Python對數據的處理主要是csv文件格式，Excel和數據庫。今天我們主要針對csv文件進行操作。為的是盡快開始我們的數據分析之旅。後面在适當的時候，我來完成對Excel和數據庫的操作。

Python 讀取csv文件有很多種方法，我們這裡采用PANDAS庫，下面是讀取csv文件代碼：

#from pandas import read_csv as pd import pandas as pd filename='test1.csv' f=open(filename,encoding='UTF-8') names=['ts_code','trade_date','open','high','low','close','pre_close','change','pct_chg'] #names定義字段名，使用規範的不重複的英文字符 data=pd.read_csv(f,names=names,sep=',',header=0) #data=pd.read_csv(f) print(data) f.close()

下面這段代碼先生成數據列表，然後寫入csv文件。

#from pandas import read_csv as pd import pandas as pd filename='test3.csv' data1= {'A':range(3),'B':list("abc"),'C':['red','green','yellow']} df1=pd.DataFrame(data1) # A B C #0 0 a red #1 1 b green #2 2 c yellow df1.to_csv(filename,index=False,header=False,sep=',')

好了，到現在為止，Python對數據收集的基礎工作就算完成了，Python對文件操作有很多技巧，不是我們這一系列的重點，就不一一介紹了，有興趣的夥伴可以查閱相關文檔。

下一篇我們我們介紹tushare接口，有興趣的夥伴，請關注我，我們共同成長。

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