python股票数据分析（Pandas）练习

需求：

使用pandas读取一个CSV文件，文件内容包括股票名称、价格和交易量。完成以下任务：

找出价格最高的股票；

计算总交易量；

绘制价格折线图。

代码实现：

python 复制代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

class StockAnalysis:
    def __init__(self, csv_file):
        """
        初始化股票数据分析类
        :param csv_file: 包含股票数据的CSV文件路径
        """
        self.csv_file = csv_file
        self.data = None

    def load_data(self):
        """
        加载CSV文件数据到Pandas DataFrame
        """
        try:
            self.data = pd.read_csv(self.csv_file)
            print("数据加载成功！")
            print(self.data.head())  # 打印前5行数据进行检查
        except FileNotFoundError:
            print("文件未找到，请检查文件路径！")

    def analyze_data(self):
        """
        分析股票数据：找出价格最高的股票和计算总交易量
        """
        if self.data is not None:
            # 找出价格最高的股票
            max_price_row = self.data.loc[self.data['Price'].idxmax()]
            print(f"价格最高的股票是：{max_price_row['Stock']}，价格为：{max_price_row['Price']}")

            # 计算总交易量
            total_volume = self.data['Volume'].sum()
            print(f"总交易量为：{total_volume}")
        else:
            print("数据未加载，无法进行分析！")

    def plot_price_line_chart(self):
        """
        绘制股票价格折线图
        """
        if self.data is not None:
            # 绘制折线图
            plt.figure(figsize=(10, 6))
            plt.plot(self.data['Stock'], self.data['Price'], marker='o', color='b', label='Price')
            plt.title("Stock Prices", fontsize=16)
            plt.xlabel("Stock", fontsize=12)
            plt.ylabel("Price", fontsize=12)
            plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
            plt.legend(fontsize=10)
            plt.tight_layout()
            plt.show()
        else:
            print("数据未加载，无法绘制图表！")

if __name__ == "__main__":
    # 示例CSV文件路径（需要替换为实际路径）
    csv_file_path = "stock_data.csv"

    # 创建股票数据分析类的实例
    analysis = StockAnalysis(csv_file_path)

    # 加载数据
    analysis.load_data()

    # 数据分析
    analysis.analyze_data()

    # 绘制股票价格折线图
    analysis.plot_price_line_chart()

示例 CSV 文件内容 (stock_data.csv)

以下是一个示例 CSV 文件内容，文件格式应包含以下列：

python 复制代码

Stock,Price,Volume
Apple,150.5,120000
Google,2800.8,50000
Amazon,3400.9,80000
Microsoft,299.7,70000
Tesla,720.4,60000

代码功能说明

加载数据：

使用 pd.read_csv() 加载 CSV 文件到 Pandas DataFrame 中。

打印文件前 5 行数据以检查文件是否加载成功。

分析数据：

使用 idxmax() 找出价格最高的股票及其价格。

使用 sum() 计算所有股票的总交易量。

绘制折线图：

使用 Matplotlib 绘制股票价格折线图。

横轴为股票名称（Stock），纵轴为价格（Price），并添加标记点。

运行效果：

python 复制代码

数据加载成功！
      Stock   Price  Volume
0     Apple   150.5  120000
1    Google  2800.8   50000
2    Amazon  3400.9   80000
3  Microsoft   299.7   70000
4     Tesla   720.4   60000

价格最高的股票是：Amazon，价格为：3400.9
总交易量为：380000

折线图

X 轴：股票名称（Apple, Google, Amazon...）。

Y 轴：对应股票价格。

折线带有标记点，展示股票价格的趋势。