金融學Python應該學哪些

金融數據分析在這個信息時代越來越重要，Python語言是這個領域的一大利器。那麼作為一個金融學專業的學生或者金融從業者，需要學習哪些Python知識呢？本文從數據獲取、數據處理、數據分析和數據可視化四個方面對這個問題進行探討。

一、數據獲取

數據是進行分析的起點，因此在進行數據分析前需要確定數據來源，進行數據獲取。以下是幾個數據獲取的途徑：

1、本地數據導入：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('filename.csv')
data=pd.read_excel('filename.xlsx')

2、API調用：

import requests
import json
response=requests.get('API_URL')
data=json.loads(response.text)

3、網頁爬蟲：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
response=requests.get('webpage_url')
soup=BeautifulSoup(response.text,'html.parser')
data=soup.find('tag_name',{'attribute_name':'value'}).text

二、數據處理

在獲取數據後，需要進行數據清洗、預處理等操作。以下是幾個常用的數據處理部分的代碼示例：

1、缺失值處理：

data.dropna() # 刪除含有缺失值的行
data.fillna(value,inplace=True) #將缺失值填充為指定的值

2、重複值處理：

data.drop_duplicates() #刪除重複值行
data.drop_duplicates(subset='column_name',keep='last') #針對某一列去重，保留最後一個

3、合併數據：

data_merged=pd.merge(data1,data2,on='column_name') #按照某一列進行合併
data_concat=pd.concat([data1,data2],axis=0) #將兩個表格按照行方向合併

三、數據分析

數據分析是金融學Python應用的核心，以下是幾個進行數據分析的代碼示例：

1、統計分析：

data.describe() #對表格進行描述性統計分析
data.groupby('column_name').mean() #按照某一列進行分組，計算平均值

2、時間序列分析：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=pd.read_csv('filename.csv',index_col='date',parse_dates=True)
data_diff=data.diff().dropna()
data_log=np.log(data)
plt.plot(data)

3、機器學習：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X=data.drop('target_variable',axis=1).values
y=data['target_variable'].values
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)
regressor=LinearRegression()
regressor.fit(X_train,y_train)
y_pred=regressor.predict(X_test)

四、數據可視化

對數據進行可視化可以直觀地了解數據的特點，以下是幾個進行數據可視化的代碼示例：

1、折線圖：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data=pd.read_csv('filename.csv')
plt.plot(data['column_name'])

2、散點圖：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data=pd.read_csv('filename.csv')
plt.scatter(data['column_name1'],data['column_name2'])

3、熱力圖：

import pandas as pd
import seaborn as sns
data=pd.read_csv('filename.csv')
sns.heatmap(data.corr())

通過以上四個方面的代碼示例，可以讓金融學專業的學生或者金融從業者快速上手Python語言進行金融學數據分析。