数据挖掘关联规则实验报告,数据挖掘实验报告python

python数据挖掘实验报告1

python数据挖掘实验报告1

实验内容和步骤(包括简单的实验步骤流程) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。

使用Pandas_datareader获取任意两只股票近3个月的交易数据。 制作收盘价的变化视频。

使用Pandas_datareader获取世界银行数据库中的美国(USA )、瑞典)、瑞士) CHE )三国近20年的NY.GDP.PCAP.KD数据，并进行绘图分析

3 .关于泰坦尼克的数据集，试着分析一下是否幸存与是否独立登船的相关关系(亚伦数据串)。

1 .采集五粮液(000858.sz )和古井贡酒(000596.sz )两只股票3个月交易数据，制作回收变视频。

# pandas _ datareader/datetime/seaborn/matplotlib库导入

import pandas _ datareader.dataaswebdata

导入日期时间

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

Seaborn图处理嵌入式中文字体问题

PLT.rcparams [ ' font.sans-serif ' ]=[ ' simhei ' ]

PLT.rcparams [ ' axes.unicode _ MINUS ' ]=false

SNS.set _ style ({ ' font.sans-serif ' : [ ' simhei '，' Arial']} ) )

用datatime生成日期数据

start _ time=datetime.datetime (2020，6，30 ) )。

end _ time=datetime.datetime (2020、9、30 ) )。

通过雅虎财经，调查股票信息

stock_code1=input (美股直接输入股票代码。 例如，GOOG n港股的输入代码对应股市。 例如，腾讯： 0700.hk n国内股票需要区分上证和深证。 股票代码后. ss或. szn咨询的股票代码为： ) ) )

stock _ info1=web data.get _ data _ Yahoo (stock _ code 1，start_time，end_time ) ) )。

#展示前五行

#print(stock_info1.head ) )

stock_code2=input (要查询的股票代码为： ) )。

stock _ info2=web data.get _ data _ Yahoo (stock _ code 2，start_time，end_time ) )。

绘制股价变动图

print ('股票收盘价比较：')

sns.set () )

PLT.figure (fig size=(10，4 ) )

PLT.plot(stock_info1['close']，' r-'，label=stock_code1) )。

PLT.plot(stock_info2['close']，' k-- '，label=stock_code2) )。

plt.legend (

plt.savefig (股票回收. png ) )。

plt.show () )

在这里，我们将pip下载datetime的库。 要升级pip版本，可以按照cmd上的说明进行升级。

使用Pandas_datareader获取世界银行数据库中的美国(USA )、瑞典)、瑞士)、CHE )三国近20年的NY.GDP.PCAP.KD数据，并进行绘图分析

#导入wb以查询世界银行数据

# http://ju.out of memory.cn/entry/308589

# https://pandas-datareader.readthedocs.io/en/latest/readers/world-bank.html？ highlight=

#pandas_datareader.wb

import pandas _ datareader.wbasworldbank

import matplotlib.pyplot as plt

导入pandas as PD

import seaborn as sns

Seaborn图处理嵌入式中文字体问题

sns.set () )

SNS.set _ style ({ ' font.sans-serif ' : [ ' simhei '，' Arial']} ) )

PLT.rcparams [ ' font.sans-serif ' ]=[ ' simhei ' ]

PLT.rcparams [ ' axes.unicode _ MINUS ' ]=false

start_year=1999

end_year=2019

查询数据库中所有国家的信息

>

#countries = worldbank.get_countries()

#读取美国(USA)、瑞典(SWE)、瑞士(CHE)的NY.GDP.PCAP.KD数据

dat = worldbank.download(indicator="NY.GDP.PCAP.KD", country=["USA", "SWE","CHE"], start=start_year, end=end_year)

dat2draw=dat.unstack(level=0)

#dat2draw.plot()

plt.figure(figsize=(10,4))

plt.plot(dat2draw.iloc[:,0],'r-',label="SWE")

plt.plot(dat2draw.iloc[:,1],'b-*',label="CHE")

plt.plot(dat2draw.iloc[:,2],'g--',label="USA")

plt.title("人均GDP对比(美元计价)",fontsize=20)

plt.legend()

plt.savefig("三国GDP.png",dpi=300, bbox_inches="tight")

这里有个小疑问就是dataframe的切片，[:0]切出来的和dat里面看到的不一样，查了百度好像也不是很明白。

3.对于泰坦尼克的数据集，试分析幸存与否与独立登船的相关性(alone数据列)

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import pyplot as plt

import seaborn as sns

#处理Seaborn图表内嵌中文字体问题

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

sns.set_style('whitegrid',{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})

#载入泰坦尼克数据库，显示乘客信息的头5行

PasTit = sns.load_dataset('titanic')

print('前5行数据：')

print(PasTit.head())

#统计幸存者是否独立登船

survived=PasTit.groupby(['alone','survived']).size().unstack()

survived['sum']=survived[0]+survived[1]

survived['生还率']=survived[1]/survived['sum']

print()

print('乘客按照是否独立登船：')

print('False：不是独立登船；True：独立登船')

print(survived)

#幸存与否与独立登船相关性分析(相关系数)

X=PasTit['survived']

Y=PasTit['alone']

print(X.corr(Y))

#生成相关性热力图

plt.subplots(figsize=(9, 5)) # 设置画面大小

sns.heatmap(survived, annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues")

plt.savefig('热力图.png')

plt.show()

这里有疑问的是形成的表格数据，必须要用survived这个参数才能生成热力图，不是很明白为什么。

形成的表格做条形图也做不出想要的效果，试了很长时间没有画出来。上课的时候再去询问一下老师。

五、实验总结(包括心得体会、问题回答及实验改进意见，可附页)

通过本次实验

1.巩固了Python程序编制，Numpy、Pandas、seaborn和Matplotlib包的使用。

2.掌握使用Pandas_datareader获取基本的数据，使用webdata.get_data_yahoo的方法从yahoo财经获取财经信息。

3.使用Matplotlib、seaborn做出收盘价的变动图像、近20年的NY.GDP.PCAP.KD数据和相关系数热力图

4.发现了一些要注意的点和疑惑的地方，对dataframe生成、索引切片和matplotlib画图还存在疑问，留存上课询问老师。

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