Загрузка данных о цене акций в .txt файлах и анализ в python

Question

Я новичок в python и искал это, но не могу найти никаких вопросов по этому вопросу. У меня есть данные по ценам на сотни акций, все в .txt файлах. Я пытаюсь загрузить их все в блокнот jupyter, чтобы проанализировать их, в идеале с помощью диаграмм и математического анализа (в частности, анализа реверсии).

Мне интересно, как я могу загрузить столько файлов одновременно? Мне нужно уметь анализировать каждого из них, чтобы увидеть, возвращаются ли они к своей средней цене. Затем я хотел бы создать диаграмму, которая анализирует 5 самых больших отличий от среднего.

Кроме того, мне следует преобразовать их в файлы .csv? может тогда их загрузить на pandas? И какие хорошие библиотеки использовать? Я знаю pandas, matplotlib и математическую библиотеку, а также, вероятно, numpy.

Спасибо.

Answer 1

Я предполагаю, что ваши текстовые файлы содержат столбцы данных, разделенные некоторым разделителем, в этом случае вы можете использовать pd.DataFrame.read_csv (даже без изменения расширения файла на .csv)

data = pd.read_csv('stock_data.txt', sep=",") 
# change `sep` to whatever delimiter is in your files

Вы можете поместить строку выше в al oop, чтобы загрузить много файлов одновременно. Не могу точно сказать, как пройти через него oop, не зная шаблона в именах файлов.

В дополнение к Pandas, библиотеки, к которым я хотел бы обратиться, чтобы сделать анализ реверсии среднего значения:

• statsmodel для модели примерка
• matplotlib для рисования графиков

Answer 2

используйте glob для чтения директории и pandas для чтения файлов. Затем объедините их все

from glob import glob

dir_containing_files = 'path_to_csv_files'
df = pd.concat([pd.read_csv(i) for i in glob(dir_containing_files + '/*.txt')])