python数据分析近年比特币价格涨幅趋势分布

为了进行“python数据分析近年比特币价格涨幅趋势分布”的分析，我们需要先完成以下步骤：

1. 获取比特币价格数据
2. 对比特币价格数据进行处理，得到每天的价格变动趋势
3. 计算每天的价格变动幅度
4. 使用统计学方法绘制价格变动幅度的分布图

步骤一：获取比特币价格数据

我们可以使用以下方法获取比特币价格数据：

import requests

URL = 'https://api.coindesk.com/v1/bpi/historical/close.json'
response = requests.get(URL)
data = response.json()

prices = data['bpi']

这段代码会从CoinDesk API获取比特币数据，并将价格存储在一个名为prices的字典中。

步骤二：对比特币价格数据进行处理，得到每天的价格变动趋势

我们可以使用pandas库将比特币价格数据转换成易于处理的格式：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame.from_dict(prices, orient='index', columns=['price'])
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df['returns'] = df['price'].pct_change().fillna(0)

这段代码会将prices字典转换为pandas DataFrame，并将行索引转换为datetime对象。然后，我们计算每天的价格变动趋势并存储在名为returns的新列中。

步骤三：计算每天的价格变动幅度

df['daily_returns'] = df['price'].pct_change().fillna(0)

cumulative_returns = (1 + df['daily_returns']).cumprod() - 1
df['cumulative_returns'] = cumulative_returns

这段代码会计算每天的价格变动幅度，并将每天的累积变动幅度存储在一个新列中。

步骤四：使用统计学方法绘制价格变动幅度的分布图

我们可以使用matplotlib库绘制价格变动幅度的分布图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(df['daily_returns'], bins=50)
plt.xlabel('Daily Returns')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

这段代码会绘制价格变动幅度的直方图。我们可以使用bins参数控制直方图中的bin数量，从而调整分布图的分辨率。

示例说明1：分析比特币价格变动趋势

假设我们想要分析比特币价格的变动趋势，我们可以使用以下代码绘制价格变动趋势的折线图：

df['price'].plot(grid=True)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

这段代码会绘制比特币价格的折线图，并使用网格线进行辅助。

示例说明2：分析比特币价格变动幅度的变化趋势

假设我们想要分析比特币价格变动幅度的变化趋势，我们可以使用以下代码绘制每日价格变动幅度的散点图：

plt.scatter(df['price'], df['daily_returns'])
plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Daily Returns')
plt.show()

这段代码会将每日价格和价格变动幅度绘制成散点图，用于分析二者之间的关系。