python - 分析抓取數據時的最佳方法

新手在這裏。我設法制作了一個腳本，用於從網站上刪除一些信息。這種情況每天都會發生，數據保存在csv文件中。每個文件的內容與此類似：python - 分析抓取數據時的最佳方法

date, ticker, company name, momentum indicator, other ratios.... 
2016-08-19, GSK, GlaxoSmithKline, 42, .... 
2016-08-19, RDSB, Royal Dutch Shell, 98, ..... 
....

我累計了3個月的日常數據，所以大概有80個文件。（文件中的每一行都有相同的日期，然後是不同的份額）。我現在想要做的就是按份額基礎來檢查動量指標和其他比率的變化。

例如，我想我應該有一系列的列表，如

GSK_momentum_indicator = (42, 43, 38, 47,...) 
RDSB_momentum_indicator = (98, 91, 77, 79,...)

現在結束了，作爲一個新手，我有2個問題： 1）你認爲什麼是最好的方法這個？它是使用列表，字典還是其他？ 2）如何你決定以上？有哪些策略可以使用的指導方針？有沒有一個很好的資源，我可以作爲一個新手瞭解更多關於這個問題？

謝謝！

PS。如果它有所作爲，我使用python 3.5.2。

來源

2016-08-21 Patrick

看看['pandas']（http://pandas.pydata.org）。 – MattDMo

是的。熊貓絕對是方向。我給你一個upvote。但我有時會感到困惑，我們如何回答這些問題。離開「檢查熊貓」，將被其他人大規模地投票... – stanleyxu2005

爲了處理您收集的數據，您可以使用其中一個Python模塊csv或pandas。 csv模塊用於從/向csv文件讀取/寫入數據，然後您可以將數據轉換爲python列表和字典並相應地使用。有關詳細文檔，請轉至here。

但是，如果你有大的數據集，那麼你應該去pandas這是一個專門的數據分析工具。 pandas.read_csv函數將csv文件的名稱作爲參數，並返回一個DataFrame對象，您可以在其中執行各種操作。有關詳細文檔，請轉至here。

來源

2016-08-22 11:29:46

python - 分析抓取數據時的最佳方法

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