近年來，金融市場(chǎng)的數(shù)據(jù)一直備受關(guān)注。其中，金交所作為新興市場(chǎng)中的重要一員，其數(shù)據(jù)也受到廣泛關(guān)注。而Python作為一種流行的編程語(yǔ)言，其應(yīng)用在金融數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域也越來越多。下面介紹Python在金交所數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

# 導(dǎo)入需要的庫(kù)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取金交所數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv('jjs.csv', parse_dates=['day'])
# 數(shù)據(jù)清洗
df.drop(['now', 'increase'], axis=1, inplace=True)
df.rename(columns={'month': 'date'}, inplace=True)
# 分組統(tǒng)計(jì)并可視化
daily_mean = df.groupby('date').mean()
plt.plot(daily_mean)
plt.title('Daily Mean Gold Price on JJS')
plt.show()

以上代碼是讀取金交所數(shù)據(jù)的例子。在這里，我們使用Pandas庫(kù)中的read_csv()函數(shù)讀取金交所數(shù)據(jù)文件，并使用parse_dates參數(shù)將day列轉(zhuǎn)化為日期類型。

然后，我們進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。例如，刪除now和increase兩列，將month列重命名為date等等。處理完畢的數(shù)據(jù)可供進(jìn)一步分析。

在這里，我們以每日均價(jià)為例，展示了如何分組統(tǒng)計(jì)并可視化數(shù)據(jù)。首先使用groupby()函數(shù)將數(shù)據(jù)按日期分組，然后使用mean()函數(shù)計(jì)算每日均價(jià)。最后，使用Matplotlib庫(kù)中的plot()函數(shù)繪制出金價(jià)日均值變化曲線。

需要注意的是，以上代碼僅為示例代碼，并不完整或最好的方案。具體情況需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及具體業(yè)務(wù)需求來進(jìn)行更改和優(yōu)化。