TIL 6일차 (22.01.10)

<안내>
필자도 배우는 입장이라 틀린점, 잘못된 점이 있을 수 있습니다.
그러니 지적, 피드백 환영합니다.

Mission: 가즈아!!¶

 

 

다음 데이터가 주어졌을 때 2016.6 ~ 2017.6 기간의 5-MA(Moving Average) 비트코인 가격 그래프를 그려주세요.

• 선의 색깔은 노란색(#f2a900) 으로 해야합니다.
• x-axis label과 y-axis label은 적절한 텍스트로 추가되어야 합니다.
• 이동평균의 기준은 Open Column으로 계산합니다.
• 이외에도 그래프를 알아보기 쉽게 하기 위한 정보(Text, Facet 등)을 추가하는 것도 좋습니다.
• 💡 이동평균(Moving Average)법은 시계열 데이터를 표현하는 데에 많이 사용하는 방법 중 하나입니다.

 

접근¶

1. 일단 데이터를 열어서
2. 시간을 x 축으로 , 가격을 y축으로 잡고
3. 데이터 유형에 알맞는 plot을 골라서 표현하면 되겠네

In [1]:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

In [292]:

bitcoin = pd.read_csv('./BitCoin.csv')

bitcoin

Out[292]:

	Unnamed: 0	Date	Open	High	Low	Close	Volume	Market Cap
0	0	2017-09-22	3628.02	3758.27	3553.53	3630.70	1.194830e+09	60152300000
1	1	2017-09-21	3901.47	3916.42	3613.63	3631.04	1.411480e+09	64677600000
2	2	2017-09-20	3916.36	4031.39	3857.73	3905.95	1.213830e+09	64918500000
3	3	2017-09-19	4073.79	4094.07	3868.87	3924.97	1.563980e+09	67520300000
4	4	2017-09-18	3591.09	4079.23	3591.09	4065.20	1.943210e+09	59514100000
...	...	...	...	...	...	...	...	...
1604	1604	2013-02-05	116.38	125.60	92.28	105.21	6.722784e+06	1292190000
1605	1605	2013-01-05	139.00	139.89	107.72	116.99	8.026719e+06	1542820000
1606	1606	2013-04-30	144.00	146.93	134.05	139.00	8.312655e+06	1597780000
1607	1607	2013-04-29	134.44	147.49	134.00	144.54	7.757951e+06	1491160000
1608	1608	2013-04-28	135.30	135.98	132.10	134.21	7.806648e+06	1500520000

1609 rows × 8 columns

In [293]:

date_start = bitcoin.get(bitcoin['Date'] == '2016-05-30')
date_start   # 2016 05월 30일의 인덱스, 날짜

Out[293]:

	Unnamed: 0	Date	Open	High	Low	Close	Volume	Market Cap
480	480	2016-05-30	528.47	544.35	522.96	533.86	87958700.0	8243960000

In [294]:

date_end = bitcoin.get(bitcoin['Date'] == '2017-02-07')
date_end  # 2017년 7월 2일의 인덱스, 날짜 

Out[294]:

	Unnamed: 0	Date	Open	High	Low	Close	Volume	Market Cap
82	82	2017-02-07	2436.4	2514.28	2394.84	2506.47	803747000.0	40010500000

In [295]:

bit_date = bitcoin.iloc[84:479,1:2]
bit_date  #날짜순, 시작가정렬

Out[295]:

	Date
84	2017-06-30
85	2017-06-29
86	2017-06-28
87	2017-06-27
88	2017-06-26
...	...
474	2016-05-06
475	2016-04-06
476	2016-03-06
477	2016-02-06
478	2016-01-06

395 rows × 1 columns

In [296]:

bit_open_5ma = bitcoin['Open'].rolling(window= 5).mean()
bit_open_5ma = pd.DataFrame(bit_open_5ma)
bit_open_5ma=bit_open_5ma.iloc[84:479]
bit_open_5ma

Out[296]:

	Open
84	2505.560
85	2506.872
86	2517.766
87	2526.176
88	2545.770
...	...
474	578.546
475	576.048
476	568.150
477	558.362
478	549.664

395 rows × 1 columns

In [297]:

bit_final=pd.concat([bit_date,bit_open_5ma],axis=1)
bit_final=bit_final.sort_index(ascending = False)
bit_final

Out[297]:

	Date	Open
478	2016-01-06	549.664
477	2016-02-06	558.362
476	2016-03-06	568.150
475	2016-04-06	576.048
474	2016-05-06	578.546
...	...	...
88	2017-06-26	2545.770
87	2017-06-27	2526.176
86	2017-06-28	2517.766
85	2017-06-29	2506.872
84	2017-06-30	2505.560

395 rows × 2 columns

In [298]:

x = bit_final['Date']
y = bit_final['Open']
plt.plot(x,y,label = 'BitCoin',color = '#f2a900')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.xticks([i for i in range(1,401,90)])
plt.show()

 

In [299]:

eth = pd.read_csv('./ETH_day.csv')
eth

Out[299]:

	Date	Symbol	Open	High	Low	Close	Volume ETH	Volume USD
0	2020-04-15	ETHUSD	158.61	158.61	158.61	158.61	0.00	0.00
1	2020-04-14	ETHUSD	156.97	162.15	155.74	158.61	18061.58	2872210.44
2	2020-04-13	ETHUSD	158.56	159.51	150.12	156.97	15698.32	2416728.28
3	2020-04-12	ETHUSD	158.66	165.37	155.21	158.56	12877.33	2082804.05
4	2020-04-11	ETHUSD	158.26	161.49	154.25	158.66	13761.72	2172914.57
...	...	...	...	...	...	...	...	...
1433	2016-05-13	ETHUSD	10.20	11.59	10.20	10.69	1769.71	18923.55
1434	2016-05-12	ETHUSD	10.43	12.00	9.92	10.20	2072.56	22183.39
1435	2016-05-11	ETHUSD	9.68	10.47	9.68	10.43	3052.51	30978.11
1436	2016-05-10	ETHUSD	9.98	9.98	9.36	9.68	672.06	6578.20
1437	2016-05-09	ETHUSD	12.00	12.00	9.36	9.98	1317.90	12885.06

1438 rows × 8 columns

In [300]:

date_start = eth.get(eth['Date']=='2016-05-30')
date_start

Out[300]:

	Date	Symbol	Open	High	Low	Close	Volume ETH	Volume USD
1416	2016-05-30	ETHUSD	12.53	12.79	12.41	12.66	7805.15	98059.56

In [301]:

date_end = eth.get(eth['Date']=='2017-07-02')
date_end

Out[301]:

	Date	Symbol	Open	High	Low	Close	Volume ETH	Volume USD
1018	2017-07-02	ETHUSD	261.99	293.65	255.38	283.99	112725.96	30279694.18

In [302]:

eth_date = eth.iloc[1020:1415,0:1]
eth_date

Out[302]:

	Date
1020	2017-06-30
1021	2017-06-29
1022	2017-06-28
1023	2017-06-27
1024	2017-06-26
...	...
1410	2016-06-05
1411	2016-06-04
1412	2016-06-03
1413	2016-06-02
1414	2016-06-01

395 rows × 1 columns

In [303]:

eth_open_5ma = eth['Open'].rolling(window = 5).mean()
eth_open_5ma = pd.DataFrame(eth_open_5ma)
eth_open_5ma = eth_open_5ma.iloc[1020:1415]
eth_open_5ma

Out[303]:

	Open
1020	279.516
1021	287.634
1022	288.078
1023	286.280
1024	285.866
...	...
1410	14.188
1411	14.090
1412	13.970
1413	13.928
1414	13.982

395 rows × 1 columns

In [304]:

eth_final = pd.concat([eth_date,eth_open_5ma],axis = 1)
eth_final = eth_final.sort_index(ascending = False)
eth_final

Out[304]:

	Date	Open
1414	2016-06-01	13.982
1413	2016-06-02	13.928
1412	2016-06-03	13.970
1411	2016-06-04	14.090
1410	2016-06-05	14.188
...	...	...
1024	2017-06-26	285.866
1023	2017-06-27	286.280
1022	2017-06-28	288.078
1021	2017-06-29	287.634
1020	2017-06-30	279.516

395 rows × 2 columns

In [305]:

x = bit_final['Date']
y1 = bit_final['Open']
y2 = eth_final['Open']
plt.plot(x,y1,label = 'BitCoin',color = '#f2a900')
plt.plot(x,y2,label = 'Etherium', color = '#3c3c3d')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.xticks([i for i in range(1,401,90)])



plt.show()

 

 

새로 알게 된 .rolling()함수¶

• `.rolling(window = n).mean()'
• rolling : 순차적으로 이동하면서
• window : n 개씩
• .mean() : 평균을 내어라

더 알고 싶은 것

• 비트코인 그래프에서 q1 q2 q3을 임의로 어떤 값에 할당할 수 있을까? 할당할 수 있다면, 최저가를 min값 최고가를 max값, 오픈가격을 q1 종료가격 q3으로 하고싶은데
• 지금 자료의 년 - 월 - 일 이 다음 달로 넘어갈 때,  년 - 일 - 월 로  바뀌는 것을 한번에 정리해 줄 수 있을까?
• 지금 내가 한 코드는 날짜 따로 자르고, Open값 따로 자르고, 자른 값에서 5-MA를 추출해서 붙이는 과정을 거쳤는데, 더 간편하게 할 수 있는 방법이 있을까?
• 그래프를 만들 때, 이더리움과 비트코인을 한 표에 두니까 이더리움의 움직임이 잘 안보이는데, 그래프 아래쪽으로 갈 수록 y틱이 커지도록해서 이더리움의 크기변화를 좀 더 잘 관찰할 수 없을까?