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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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