Python汇率数据分析：使用CSV和Matplotlib进行可视化

本文将介绍如何使用Python编程语言分析汇率数据。汇率，也称为外汇汇率，是两种货币之间兑换的比率，它受到利率、通货膨胀、政治和经济因素的影响。

我们将使用以下Python库：

• CSV: 用于读取和处理CSV格式的汇率数据文件。* NumPy: 用于数值计算，例如计算平均值。* Matplotlib: 用于创建图表，例如柱状图和折线图，以可视化汇率趋势。

数据准备

1. 创建项目: 创建一个名为'data_analysis'的项目文件夹。2. 添加数据文件: 将您的汇率数据文件（CSV格式）放入名为'data_file'的子文件夹中，例如'./data_file/rate.csv'。

代码实现pythonimport csvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt

读取数据文件，将日期和汇率存入数组dates = []rates = []with open('./data_file/rate.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) next(reader) # 跳过表头 for row in reader: dates.append(row[0]) rates.append(float(row[1]))

数据清洗：删除汇率字段数据的NaN值dates_cleaned = []rates_cleaned = []for i in range(len(rates)): if not np.isnan(rates[i]): dates_cleaned.append(dates[i]) rates_cleaned.append(rates[i])

计算同日汇率的平均值avg_rates = []current_date = dates_cleaned[0]sum_rate = 0count = 0for i in range(len(dates_cleaned)): if dates_cleaned[i] == current_date: sum_rate += rates_cleaned[i] count += 1 else: avg_rate = sum_rate / count avg_rates.append(avg_rate) current_date = dates_cleaned[i] sum_rate = rates_cleaned[i] count = 1avg_rate = sum_rate / countavg_rates.append(avg_rate)

绘制柱形图plt.bar(dates_cleaned, rates_cleaned)plt.xlabel('日期')plt.ylabel('汇率')plt.title('汇率')plt.xticks(rotation=90)plt.show()

绘制折线图plt.plot(dates_cleaned, avg_rates, marker='o', linestyle='-', color='b')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('平均汇率')plt.title('平均汇率')plt.xticks(rotation=90)plt.show()

代码说明:

1. 导入必要的库：csv，numpy，matplotlib.pyplot。2. 读取CSV文件并将数据存储在列表中。3. 清洗数据以删除任何缺失或无效的值。4. 计算每日平均汇率。5. 使用Matplotlib创建柱状图和折线图以可视化数据。

运行代码:

在运行代码之前，请确保您已经安装了所需的Python库。您可以使用pip安装它们：bashpip install numpy matplotlib

运行代码后，您将看到两个图表：一个显示每日汇率的柱状图，另一个显示平均汇率随时间变化的折线图。

结论:

通过这段代码，您可以了解如何使用Python进行基本的汇率数据分析和可视化。您可以使用这些技术来探索其他金融数据，并创建更复杂的分析和可视化。