本篇运用Python进行自选股的数据分析，帮助进行投资决策，分析用到以下两个模块：pandas（数据分析包）；pandas_datareader（可以查询雅虎的股票数据接口）。

本篇参考了猴子老师的课程（统计概率思维：描述统计学），选取了5家美股和1家A股进行历史数据的分析，以下为其中3家的代码展示。

先导入所需的数据分析包，建立自选股的字典。

get_data_yahoo表示从雅虎数据源获取股票数据，获取百度2017年整年的股票数据。

因数据较多，我们先查看前5行的数据。数据包含开盘价、收盘价、最高价、最低价。

4. describe()#查看数据集描述统计信息

count为数据计数，即有多少条数据。

mean是平均值；std标准差 ； 之后分别是下界（最小值）、下四分位数（25%）、中位数（50%）、上四分位数（75%）、上界（最大值）。

5. 自定义函数，用于判断股票变化情况。函数中运用了 if elif else 条件语句。

6. 调用自定义函数，获取股票变化情况，百度整年整体上涨了39%，值得投资。

7. 导入图形绘制包 matplotlib.pyplot

7. 从图形上看 百度全年整体呈上升趋势，年底时有所下降。

8. 用相同的代码结构尝试分析A股情况，选取A股“中科曙光”。

9. 获取国内股票数据的方式是：“股票代码”+“对应股市”（港股为.hk，A股为.ss），‘中科曙光’：‘603019.ss’。从绘制的走势图可以看出，A股“中科曙光”的全年走势与百度相似。

10. 以下是对美股IBM的数据展示。

学会利用Python中的数据分析包可以进行投资数据分析，帮助我们进行投资决策，之后还将对pandas、pandas_datareader、matplotlib.pyplot等数据分析包的各项功能进行进一步了解和研究。