忘備録として

レファレンス

はじめに

データの取得

finance_data.ipynb

import fix_yahoo_finance as yf
import pandas as pd

data = yf.download('SPLK','2021-05-01','2021-05-22')
data

株価情報を３週間分とって、週ごとでグラフ化したい。

Date	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
2021-05-03	126.720001	127.000000	122.970001	122.970001	122.970001	1656000
2021-05-04	121.570000	121.570000	117.589996	119.849998	119.849998	2094300
2021-05-05	120.559998	121.300003	116.459999	116.839996	116.839996	2805200
2021-05-06	116.830002	117.500000	113.849998	116.779999	116.779999	2210800
2021-05-07	118.040001	120.559998	116.839996	117.820000	117.820000	1644000
2021-05-10	117.000000	117.040001	113.680000	113.739998	113.739998	2132200
2021-05-11	110.500000	119.620003	110.279999	119.250000	119.250000	2994800
2021-05-12	116.209999	118.180000	115.099998	115.690002	115.690002	2125700
2021-05-13	115.949997	117.680000	111.500000	111.989998	111.989998	2420200
2021-05-14	113.690002	116.459999	112.709999	116.220001	116.220001	1349600
2021-05-17	116.000000	116.430000	112.820000	114.370003	114.370003	1307200
2021-05-18	115.239998	117.019997	114.290001	115.410004	115.410004	2410600
2021-05-19	112.580002	114.010002	112.110001	112.769997	112.769997	2416000
2021-05-20	114.510002	116.669998	114.029999	116.260002	116.260002	2823200
2021-05-21	119.000000	120.089996	117.070000	118.050003	118.050003	1645800

データの加工

各週にラベルをつける

week_add1.ipynb

data=data.assign(
    wday=data.index.day_name(),
    week=data.index.isocalendar().week,
    week_n=lambda df: max(df.week) % df.week,
    week_s=lambda df: df.week_n.apply(lambda s: ['currrent','weekago','2weekago'][s])
).drop(['week'],axis=1)

data

Date	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume	wday	week_n	week_s
2021-05-03	126.720001	127.000000	122.970001	122.970001	122.970001	1656000	Monday	2	2weekago
2021-05-04	121.570000	121.570000	117.589996	119.849998	119.849998	2094300	Tuesday	2	2weekago
2021-05-05	120.559998	121.300003	116.459999	116.839996	116.839996	2805200	Wednesday	2	2weekago
2021-05-06	116.830002	117.500000	113.849998	116.779999	116.779999	2210800	Thursday	2	2weekago
2021-05-07	118.040001	120.559998	116.839996	117.820000	117.820000	1644000	Friday	2	2weekago
2021-05-10	117.000000	117.040001	113.680000	113.739998	113.739998	2132200	Monday	1	weekago
2021-05-11	110.500000	119.620003	110.279999	119.250000	119.250000	2994800	Tuesday	1	weekago
2021-05-12	116.209999	118.180000	115.099998	115.690002	115.690002	2125700	Wednesday	1	weekago
2021-05-13	115.949997	117.680000	111.500000	111.989998	111.989998	2420200	Thursday	1	weekago
2021-05-14	113.690002	116.459999	112.709999	116.220001	116.220001	1349600	Friday	1	weekago
2021-05-17	116.000000	116.430000	112.820000	114.370003	114.370003	1307200	Monday	0	currrent
2021-05-18	115.239998	117.019997	114.290001	115.410004	115.410004	2410600	Tuesday	0	currrent
2021-05-19	112.580002	114.010002	112.110001	112.769997	112.769997	2416000	Wednesday	0	currrent
2021-05-20	114.510002	116.669998	114.029999	116.260002	116.260002	2823200	Thursday	0	currrent
2021-05-21	119.000000	120.089996	117.070000	118.050003	118.050003	1645800	Friday	0	currrent

別の方法

python:week_add2.ipynb

data=data.assign(
    wday=data.index.day_name(),
    week=data.index.isocalendar().week,
    week_n=lambda df: max(df.week) % df.week,
    week_s=lambda df: df.week_n.map({0: 'current', 1: 'weekago', 2: '2weekago'})
).drop(['week'],axis=1)

data

解説

1ではlistからスライスでラベルをつけていて、2は辞書から引っ張ってきている。
assign()で列を追加している。
- データフレームのassign()ではlambdaでまず、データフレームが呼び出されている。
- そこで列を指定して、apply()とlambdaでそのシリーズから値を取り出している。
- map()を利用して辞書で_key_から値を取り出しているのは2。記述は見やすい。
  -　値を動的に作って、そこから取り出すのは1の方がやりやすいと思う。

作図

seabornで作図

lineplot.ipynb

fig = plt.figure(figsize=(8,8))
ax = fig.subplots()
g = sns.lineplot(data=data, x='wday', y='Close', hue='week_s', linewidth=8, ax=ax)

ax.legend().set_title('Weeks')

まとめ

いったんリストを作って、列の値で、リストから取り出したい場合
df['new_col']=[some_list][df['col']]で行けそうな気がするけど、できない。

Dataframe -(lambda)-> Series -(apply() lambda)-> value
なので、しっかり取り出してあげないと、値がとれないので、気をつけていきたい。

もっと手軽に取れる方法があるような気がする