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Python金融大數據分析-PCA分析
2017-05-20
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Python金融大數據分析-PCA分析

1.pandas的一個技巧

apply() 和applymap()是DataFrame數據類型的函數，map()是Series數據類型的函數。apply()的操作對象DataFrame的一列或者一行數據， applymap()是element-wise的，作用于每個DataFrame的每個數據。 map()也是element-wise的，對Series中的每個數據調用一次函數。

2.PCA分解德國DAX30指數

DAX30指數有三十個股票，聽起來不多的樣子，其實還是挺多的，我們很有必要對其進行主成分分析，然后找出最重要的幾個股票。想必PCA的原理大家應該都是知道，說白了就是在一個回歸中找到影響最大的那幾個，當然，數學原理就涉及矩陣分解，什么SVD呀。

先上點代碼

這樣，你就可以看到前十個股票對DAX30指數的貢獻量了。

這里，我們采用只用第一個成分去擬合以及前五個成分去擬合，發現效果好的出奇。這樣我們就做到了降維的工作了。我們再來展開看一下PCA的效果。

這里，我們把PCA后的值與原始值進行散點圖的繪制，

我們看到，整體效果還是不錯的，但是很顯然，兩邊和中間總是有點問題，所以，如果我們要提高，我們可以在中間分段進行PCA，這樣的話，效果應該會更加好。數據分析師培訓


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