部分沪市和深市股票证券交易数据清洗及可视化分析

基于大数据的分析和预测方法对传统股票证券交易产生了深刻的影响。本文欲对2016-2017年部分沪市和深市500种股票证券交易进行相关性分析。首先通过Pandas进行数据清洗,消除数据缺失,错误,不一致,冗余,并通过皮尔逊相关系数进行相关性分析。分析发现股票的开盘价,最高价,最低价,收盘价,前收盘价间有很强的相关关系,成交量和成交额分别与上述5个随机变量存在一定程度的负相关和正相关,同时成交量和成交额间存在较强的正相关。