Trực quan hóa phân phối dữ liệu của bạn

Nhập và quản lý dữ liệu tài chính bằng Python

Stefan Jansen

Instructor

Luôn xem dữ liệu của bạn!

Chỉ số giống nhau có thể đại diện dữ liệu rất khác

luôn xem dữ liệu

Giới thiệu biểu đồ seaborn

Nhiều biểu đồ thống kê trực quan, giàu thông tin
Dựa trên matplotlib
Dao đa năng: seaborn.distplot()
- Biểu đồ tần suất (histogram)
- Ước lượng mật độ nhân (KDE)
- Rugplot

Trái phiếu 10 năm: xu hướng và phân phối

ty10 = web.DataReader('DGS10', 'fred', date(1962, 1, 1))
ty10.info()

DatetimeIndex: 15754 entries, 1962-01-02 to 2022-05-20
Data columns (total 1 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
 --  ------  --------------  -----  
 0   DGS10   15083 non-null  float64

ty10.describe()

              DGS10
mean       6.291073
std        2.851161
min        1.370000
25%        4.190000
50%        6.040000
...

Trái phiếu 10 năm: xu hướng chuỗi thời gian

ty10.dropna(inplace=True) # Tránh tạo bản sao

ty10.plot(title='10-year Treasury'); plt.tight_layout()

lợi suất 10 năm theo thời gian

Trái phiếu 10 năm: phân phối lịch sử

import seaborn as sns
sns.distplot(ty10)

phân phối lịch sử 10 năm

Trái phiếu 10 năm: xu hướng và phân phối

ax = sns.distplot(ty10)
ax.axvline(ty10['DGS10'].median(), color='black', ls='--')

Mật độ lợi suất 10 năm

Ayo berlatih!

Nhập và quản lý dữ liệu tài chính bằng Python