python pandas對黃金、外匯匯率的爬蟲練習,並使用matplotlib.pyplot的函數plot, scatter做資料視覺化處理,採用numpy的統計函數,分析黃金價格波動與歐元走勢的關聯。
程式碼分成幾部份,第一部份為處理黃金價格
import pandas as pd import numpy as np dfs = pd.read_html('https://rate.bot.com.tw/gold/chart/year/USD?Lang=zh-TW') df = dfs[0] df.index = pd.to_datetime(df['日期'],format = '%Y/%m/%d') df.sort_index(inplace=True) df黃金價格繪圖
s=df[df['日期']>='2020/12/01'] days=s['日期'].to_numpy() golds=s['本行買入價格'].to_numpy() from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = ['Microsoft JhengHei'] plt.plot(days, golds) plt.title("2021之黃金價格usd/oz") ax=plt.gca() ax.get_xaxis().set_visible(False) plt.show()歐元匯率部份
dfs = pd.read_html('https://rate.bot.com.tw/xrt/quote/l6m/EUR') df = dfs[0] df.index = pd.to_datetime(df[('掛牌日期','掛牌日期')],format = '%Y/%m/%d') df.sort_index(inplace=True) df s=df[df[('掛牌日期','掛牌日期')]>='2020/12/01'] money=s[('現金匯率','本行買入')].to_numpy() plt.plot(days, money) plt.title("2021之EUR價格") ax=plt.gca() ax.get_xaxis().set_visible(False) plt.show()2021之EUR與黃金價格並找出相關性
plt.scatter(money, golds) plt.title("2021之EUR與黃金價格") plt.show() print(np.corrcoef(money, golds)) coef=np.polyfit(money, golds, 3) reg=np.poly1d(coef) reg plt.scatter(money, golds) plt.plot(money, reg(money), 'r-') plt.title("2021之EUR與黃金價格") plt.show()
沒有留言:
張貼留言