Python 初級 - 數據科學：pandas 時間 + 圖表教程|股票|數據分析|Data Science|教學|廣東話

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Doing data science with python:
1) Pandas Time API
2) Plot Stock charts
- Moving average, candlestick, etc.

Files: https://github.com/learn10kYear/learn-pandas/tree/master/lab2

00:00 PART 1 Intro - Time - 1) python datetime 2) numpy datetime64 3) pandas timestamp
04:00 Time API: python datetime (easy to use, but slow)
12:28 Time API: numpy datetime64 (fast, vectorized computation)
18:20 Time API: pandas timestamp (python datetime + numpy datetime64 - fast and easy to use)
22:18 Time API: timestamp + TimedeltaIndex
25:55 Time Index: 1) DatetimeIndex 2) PeriodIndex 3) TimedeltaIndex
27:24 Time Index: Create DatetimeIndex(1) - pd.DatetimeIndex()
29:10 Time Index: Create DatetimeIndex(2) - pd.to_datetime()
30:54 Time Index: Use DatetimeIndex as index of a series
32:05 Time Index: filtering time index rows
33:43 Time Index: Convert a DatetimeIndex to a periodInde - datetimeIndex.to_period('D')
35:45 Time Index: TimedeltaIndex conversion & creation: pd.TimedeltaIndex()
40:39 Time Index: Range functions 1) pd.date_range() 2) pd.period_range() 3) pd.timedelta_range()
42:00 Time Index: pd.date_range() - DatetimeIndex
43:56 Time Index: pd.period_range() - PeriodIndex
44:55 Time Index: pd.timedelta_range() - TimedeltaIndex
46:33 Time Index: Time index as series index
47:21 PART1 Summary: 3 forms of time in Pandas, and their time index
01:04:17 PART 1 conclusion
01:05:32 PART 2 Intro: Charts - 1)read stock data 2) moving average 3) bollinger bands 4) candlestick
01:06:23 Charts: install packages (pandas_datareader / seaborn / mplfinance)
01:06:43 Charts: data source (yahoo / quandl)
01:09:31 Charts: stock dataframe
01:13:36 Charts: resampling - groupby a time range & do aggregate functions
01:19:41 Charts: plt.subplots(row, col)
01:24:41 Charts: asfreq('X') - return a Dataframe
01:28:56 Charts: shift(int)
01:31:47 Charts: moving average, rolling(window=size).mean()
01:35:39 Charts: bbands - moving average +/- std*n
01:42:31 Charts: candlestick chart - mplfinance.plot()
01:44:59 Summary & conclusion

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