2025年9月9日 星期二

檢視 yfinance 抓下來的資料

 

🔹 功能說明

  1. head() / tail() → 看資料前後，了解抓到的時間範圍與數值

  2. columns → 知道有哪些欄位可以用

  3. index → 確認是日期索引還是其他型態

  4. dtypes → 了解每欄型態（數字、字串等）

  5. describe() → 快速了解各欄位的數值範圍與統計

 

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import yfinance as yf

# 1️⃣ 選股票
ticker = "2330.TW"
data = yf.download(ticker, period="3mo", interval="1d", auto_adjust=True)

# 2️⃣ 檢視資料前幾筆
print("前 5 筆資料：")
print(data.head())

# 3️⃣ 檢視資料後幾筆
print("\n後 5 筆資料：")
print(data.tail())

# 4️⃣ 檢視欄位名稱
print("\n欄位名稱：")
print(data.columns)

# 5️⃣ 檢視 index
print("\nIndex 資訊：")
print(data.index)

# 6️⃣ 檢視資料型態
print("\n資料型態：")
print(data.dtypes)

# 7️⃣ 簡單統計描述（數值欄位）
print("\n簡單統計描述：")
print(data.describe())


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執行結果:

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想了解更多用法如下:

1️⃣ 檢視缺失值與完整性

print("\n缺失值統計：")
print(data.isnull().sum())

  • 可以看到哪些欄位有缺失值，方便後續處理。

2️⃣ 查看資料形狀

print("\n資料行數與列數：")
print(data.shape)

  • 知道資料筆數與欄位數。

3️⃣ 資料快速資訊

print("\n資料資訊摘要：")
print(data.info())

  • 包含索引類型、欄位數據型態、非空值數量，快速檢查資料完整性。

4️⃣ 欄位值唯一數 / 分布

print("\n各欄位唯一值數量：")
print(data.nunique())

  • 幫助了解欄位是否離散或連續。

5️⃣ 篩選或取子集

# 取收盤價欄位
close = data['Close']

# 取最近 10 筆
print(close[-10:])

6️⃣ 描述性統計更多選項

# 取某欄位的偏度、峰度
print(close.skew())
print(close.kurt())

7️⃣ 可視化初步檢視

import matplotlib.pyplot as plt

# 收盤價折線圖
close.plot(title="收盤價走勢", figsize=(10,4))
plt.show()

# 成交量柱狀圖
data['Volume'].plot(kind='bar', title="成交量", figsize=(10,4))
plt.show()

 

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