Vizualizați distribuția datelor

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Stefan Jansen

Instructor

Priviți întotdeauna datele!

Metrici identice pot reprezenta date foarte diferite

Priviți întotdeauna datele

Introducere în graficele seaborn

Grafice statistice atractive și informative
Bazat pe matplotlib
Instrument versatil: seaborn.distplot()
- Histogramă
- Estimarea densității kernel (KDE)
- Rugplot

Trezorerie 10 ani: tendință și distribuție

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
...

Trezorerie 10 ani: tendința seriei de timp

ty10.dropna(inplace=True) # Avoid creation of copy

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

Trezorerie 10 ani

Trezorerie 10 ani: distribuție istorică

import seaborn as sns
sns.distplot(ty10)

Histogramă 10 ani

Trezorerie 10 ani: tendință și distribuție

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

Densitate 10 ani

Să exersăm!

Importul și gestionarea datelor financiare în Python