21. 加载股票CSV文件到df

df = pd.read_csv("./00700.HK.csv")

print(df)

22. 查看基本信息和数据统计

print(df.info())
print()
print(df.describe())

23. 更改索引列为普通数据列

df.reset_index(inplace=True)
print(df.head())
print(df.columns)

24. 给数据添加月份和年份

df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
df["Year"] = df["Date"].dt.year
df["Month"] = df["Date"].dt.month

print(df)

25. 股票数据找出收盘价最低行

print(df["Close"].min())
print(df["Close"].argmin())
print(df.loc[[df["Close"].argmin()]])

26. 计算每个年份的平均收盘价

print(df.groupby("Year")["Close"].mean())

27. 筛选出部分数据列

df_new = df[["Date", "Open", "Close", "Volume"]]
print(df_new.head(3))

28. 设置日期列为索引列

df.set_index("Date", inplace=True)
print(df.head(3))

29. 删除不需要的数据列

df.drop(columns=["High", "Low"], inplace=True)
print(df.head(3))

30. 对列进行重命名

# df.columns = ["D", "O", "C", "V"]
df.rename(columns={"Date":"D", "Open":"O", "Close":"C", "Volume":"V"},
          inplace=True)
print(df.head(3))

课程参考链接：https://ke.qq.com/course/4000626#term_id=104152097