Mongdb读取股票数据到Pandas分析

Mongdb读取股票数据到Pandas分析

前言

接上一步将股票历史数据存储到Mongodb之后，接下来这部就是读取数据并进行分析，实现自己的想法。这篇小文章就结合自己的认识来比较详细的分析一下读取步骤和心得。

数据读取

import 三个库import pandas as pd, import numpy as np, from pymongo import MongoClient

链接数据库：conn=MongoClient("localhost",27017), db=conn['test'], stockdb=db["stock_price"]

因为之前我存储是通过_id=code，所以查找的时候只要写cursor=stockdb.find({"__id":"*stock code you want*"})这样就可以把一只股票所有的历史数据都查到。

用dataframe读取数据：cursor查到的是多个object，要通过list命令才能写入dataframe，data=pd.DataFrame(list(cursor))

得到如下图结构的data，

data

我们所需的是第一列的数据，因此加一句data= data["SH600000"][0]

又得到一个字典类型的数据，所以在做一次dataframe格式化，就可以得到下图的数据。

data1

做一下转置data1.T就可以得到按日期索引的dataframe格式化数据。

data.T

接下去就可以选择自己想要的数据进行进一步分析了。

后记：

        从mongodb读取dataframe数据之后，就可以进行很多其他操作和分析，当然还要对数据做一下其他的处理，比如要画candle图的话要么把每一列都独立取出来，要么把一天的全部数据写在一个tuple里面。下一期，我会分享怎么用这些数据画k线图和量柱。

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