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提问人:网友qiaoluping 发布时间:2022-01-07
[主观题]

继续上述的代码表格,为这部分数据将索引列更换为日期,并删除掉原先的date列,日期格式是2015年1月30日,显示为 ‘15/01/30’ 注意空格和符号。 Table 3 根据Table 2代码中的quotesdf对其进行索引更换 list1 = [] for i in range(0, len(quotes)): x = date.fromordinal(int(quotes[i][0]))

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更多“继续上述的代码表格,为这部分数据将索引列更换为日期,并删除掉原先的date列,日期格式是2015年1月30日,显示为 ‘15/01/30’ 注意空格和符号。 Table 3 根据Table 2代码中的…”相关的问题
第1题
在Word 2007文档中,选定表格的一列,再执行“表格工具”中的“删除列”命令,则(  )。

A.将该栏单元格中的内容清除,表格列数不变

B.删除选定列,表格减少一列

C.把原表格沿该列分成左右两个表格

D.将选定列复制到剪贴板,对表格没有影响

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第2题
在Excel中,一个工作表创建完成后,为了使表格美观或突出某些数据,可以对有关的()做简单的修饰。

A. 工作簿

B. 工作表

C. 单元格

D. 填充柄

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第3题
继续上述的代码表格,为微软的quotes数据添加属性名: Table 2 根据Table 1代码读入的历史数据,为这些数据添加属性名 attributes = ['date','open','close','high','low','volume'] quotesdf = pd.DataFrame(quotes, _____ = attributes)在上述的横线处填入答案。
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第4题
填写以下内容,使得查询在2014年整年内(即1月1日至12月31日)微软股票收盘价最高的5天数据 (为保证答案唯一性,请填写尽可能短的字符串答案)。 quotesdf['14/01/01':'15/01/01'].sort('close', ascending=False)[____]
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第5题
填写以下内容,使得合并在2015年整年内(即1月1日至12月31日)微软股票收盘价最高的5天和最低的5天(为保证答案唯一性,请填写尽可能短的字符串答案,请将结果分两行写)。 sorted = quotesdf.sort('close') pd.concat([sorted[:5], sorted[__:]])
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第6题
在前面内容的基础上,填写以下内容,使得统计在2015年整年内(即1月1日至12月31日)微软股票每个月的总成交量。 tmpdf.groupby('_____')['volume'].sum()
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第7题
以下哪一个选项的命令可以绘制出符合第2题数据的如下的红色虚线图案?

A、plt.bar(openMS.index, openMS.values)

B、plt.bar(openMS.index, listopen,'r-.*')

C、plt.plot(openMS.index, listopen,'rs')

D、plt.plot(openMS.index, openMS.values,'-.*r')

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第8题
判断如下陈述是否正确? Matplotlib是Python用于绘制2D图形的库,其是pandas用于绘制图表的基础依赖库,pandas可以利用ndarray对象数据组织特点来创建标准图表的高级绘图方法。
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第9题
在Table1, 2和3的代码基础上,添加如下代码,用折线图比较Microsoft和Intel在2014年一整年的股票开盘价走势(请将结果中间用一个半角分号隔开)。 compdf = pd.DataFrame() compdf['MS'] = quotesdfMS14.open compdf['____'] = quotesdfINT14.open compdf.plot(____='open price of MS and INTEL')
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第10题

在Table1和Table2的代码基础上,添加如下代码,得到INTEL公司2014年一整年的股票开盘价折线图,请在相应位置填入答案。 Table 3 在Table1和Table2代码基础上,获得Intel公司的2014整年的开盘价 quotesINT = quotes_historical_yahoo_ochl('INTC', start, today) quotesdfINT = pd.DataFrame(quotesINT, columns= attributes) list = [] for i in range(0, len(quotesINT)): x = date.fromordinal(int(quotesINT[i][0])) y = date.strftime(x, '%y/%m/%d') list.append(y) quotesdfINT.index = list quotesdfINT = quotesdfINT.drop(['date'], axis = 1) list = [] quotesdfINT14 = quotesdfINT['14/01/01':'14/12/31'] quotesdfINT14.____.plot()

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