1、前提：加载numpy、pandas、pandas_datareader和Series,DataFrame。首先从pandas_datareader库导入数据，这里我们选择苹果公司的股票数据为例（数据从2009开始，截止最近数据，这里到2017年9月），查看数据的前几行，后几行，以及大概统计描述，如图
2、关注股票的人或者买过股票的人肯定对股票的价格变化比较敏感，那么我们看看股票价格变化百分数情况，（由于数据较大，这里只看开始和结尾的几条），如图
3、计算价格变化百分数的相关系数和协方差。分别使用corr和cov方法即可对相关系数和协方差进行计算，（默认为pearson相关系数）如图
4、我们知道相关系数有3种，上面是常用的pearson相关系数，下面看看另外2种。使用参数method=spearman表示spearman相关系数，而method=kendall代表另外一种相关系数，如图
5、交易量变化对股票价格变化有什么相关性呢？方法很简单，直接使用pct.corrwith(data.Volume）即可，如图
