Python股票历史数据预处理（二）

历史数据预处理（二）"/>

Python股票历史数据预处理（二）

Python股票历史数据预处理（二）

       从网上下载的股票历史数据往往不能直接使用，需要转换为自己所需要的格式。下面以Python代码编程为工具，将csv文件中存储的股票历史数据提取出来并处理。处理的数据结果为是30天涨跌幅子数据库，下载地址为：。

主要步骤有（Python csv数据读写）：

• #csv文件读取股票历史涨跌幅数据；
• #随机选取30个历史涨跌幅数据；
• #构建自己的数据库；
• #将处理结果保存为新的csv文件。

具体代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016
csv格式股票历史涨跌幅数据处理
@author: yehxqq1513760265
"""

import numpy  as np
import pandas  as pd
import  random
import  csv
import  sys
reload ( sys )
sys. setdefaultencoding ( 'utf-8' )

'''
    - 加载csv格式数据
'''
def loadCSVfile1 (datafile ):
    filelist  =  [ ]
     with  open (datafile )  as  file:
        lines  =  csv. reader ( file )
         for oneline  in lines:
            filelist. append (oneline )
    filelist  = np. array (filelist )
     return filelist

#数据处理
#随机选取30个历史涨跌幅数据
#构建自己的数据库
    
def dataProcess (dataArr , subLen ):
    totLen , totWid  = np. shape (data )
     print totLen , totWid
    lenArr  = dataArr [totLen- 1 , 2:totWid ]
    columnCnt  =  1
    dataOut  =  [ ]
     for lenData  in lenArr:
        columnCnt  = columnCnt +  1
        N60  =  int (lenData ) /  ( 2 * subLen )
         print N60
         if N60  >  0:
            randIndex  =  random. sample ( range (totLen- int (lenData )- 1 ,totLen-subLen ) , N60 )
             for i  in randIndex:
                dataOut. append (dataArr [i: (i+subLen ) ,columnCnt ] )
    dataOut  = np. array (dataOut )
    
     return dataOut




if __name__ == "__main__":
    datafile  =  "00100 (3).csv"
    data  = loadCSVfile1 (datafile ) 
    df  = pd. DataFrame (data )
    m , n  = np. shape (data )
    dataOut  = dataProcess (data ,  30 )
    m , n  = np. shape (dataOut )
     #保存处理结果
    csvfile  =  file ( 'csvtest.csv' ,  'wb' )
    writer  =  csv. writer (csvfile )
    writer. writerows (dataOut )
    csvfile. close ( )