薬物関連の停車は増加しているか？

pandasで警察活動を分析する

Kevin Markham

Founder, Data School

価格のリサンプリング

apple.groupby(apple.index.month).price.mean()

date_and_time
1    174.34
2    155.78
3    178.46

apple.price.resample('M').mean()

date_and_time
2018-01-31    174.34
2018-02-28    155.78
2018-03-31    178.46

出来高のリサンプリング

apple

date_and_time         price    volume          
2018-01-08 16:00:00  174.35  20567800
2018-01-09 16:00:00  174.33  21584000
2018-02-08 16:00:00  155.15  54390500
...                     ...       ...

apple.volume.resample('M').mean()

date_and_time
2018-01-31    21075900
2018-02-28    62531550
2018-03-31    27979650
Freq: M, Name: volume, Length: 3, dtype: float64

価格と出来高の結合

monthly_price = apple.price.resample('M').mean()
monthly_volume = apple.volume.resample('M').mean()

pd.concat([monthly_price, monthly_volume], axis='columns')

date_and_time   price    volume
2018-01-31     174.34  21075900
2018-02-28     155.78  62531550
2018-03-31     178.46  27979650

monthly = pd.concat([monthly_price, monthly_volume],
                     axis='columns')

価格と出来高のプロット（1）

monthly.plot()
plt.show()

Apple株の月次平均価格と出来高の折れ線グラフ（単一）

価格と出来高のプロット（2）

monthly.plot(subplots=True)
plt.show()

Apple株の月次平均価格と出来高の折れ線グラフ（分割）

練習しましょう！

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