R по сравнению с Python имеет продвинутые возможности отображения финансовой графики.

Ниже, я привожу пошаговый алгоритм для построения графика в пакете quantmod на основе данных, передаваемых из Python

Шаг 1: Загрузка данных в Python

import pandas as pd
micex = pd.read_csv('micex.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

Шаг 2: Передача данных в R

Передача данных в R происходит при помощи модуля pandas.rpy

import pandas.rpy.common as com
/home/sergey/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/pandas/rpy/__init__.py:11: FutureWarning: The pandas.rpy module is deprecated and will be removed in a future version. We refer to external packages like rpy2. 
See here for a guide on how to port your code to rpy2: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/r_interface.html
  FutureWarning)

Несмотря на появившееся предупреждение, что pandas.rpy модуль устарел и будет удален из будущих релизов pandas, на сегодняшний момент он является единственным работающим способом передачи временных рядов с индексом типа datetime.

Конвертируем Python DataFrame micex в R data.frame mx:

mx = com.convert_to_r_dataframe(micex)

Далее, поскольку мы работаем в ipython notebook, мы загружаем ipython magic:

%load_ext rpy2.ipython

Шаг 3: Построение графика в R

Наконец, последний шаг — непосредственное построение графика в R. Данная операция выполняется при помощи ipython magig %%R :

  • %%R — двойной процент означает что в R выполняется ВСЯ ЯЧЕЙКА
  • -i mx — ключ, который объявляет имена переменных, передаваемых в R. Если переменных несколько, то они могут перечисляться через запятую.

Далее в исполняемой ячейке идет обычный код на R.

%%R -i mx
library(quantmod)
chartSeries(mx, theme='wsj')
Write a comment:

*

Your email address will not be published.

© 2014 In R we trust.
Top
Follow us: