分析したいcsvデータをpandasに取り込んでみます。
例として、ドル円の日足データを取り込みます。実際のデータは以下で、m2jのサイトからダウンロードしてきました。
日付,始値,高値,安値,終値 2016/01/04,120.21,120.44,118.69,119.43 2016/01/05,119.33,119.66,118.78,119.04 2016/01/06,119.03,119.14,118.22,118.46 2016/01/07,118.45,118.71,117.31,117.64 2016/01/08,117.63,118.74,117.35,117.39 2016/01/11,116.9,117.99,116.65,117.75 2016/01/12,117.76,118.04,117.22,117.63 （以下略）
read_csvという関数が用意されているので、それを使います。データフレーム形式にしてくれます。
pandas.read_csv — pandas 0.19.1 documentation
>>> import pandas
>>> df = pandas.read_csv("./USDJPY.csv")
>>>
>>> df.head()
日付 始値 高値 安値 終値
0 2016/01/04 120.21 120.44 118.69 119.43
1 2016/01/05 119.33 119.66 118.78 119.04
2 2016/01/06 119.03 119.14 118.22 118.46
3 2016/01/07 118.45 118.71 117.31 117.64
4 2016/01/08 117.63 118.74 117.35 117.39
>>>
>>> df.query('日付 == "2016/01/29"')
日付 始値 高値 安値 終値
19 2016/01/29 118.8 121.66 118.38 121.02
１行目の値を、自動的にcolumnsにしてくれてます。いい感じですね。
