1 算术运算【知道】

• add(other)
• sub(other)

data['open'].add(1)

2 逻辑运算【知道】

2.1 逻辑运算符号

data["open"] > 23

# 逻辑判断的结果可以作为筛选的依据
data[data["open"] > 23].head()

#完成多个逻辑判断
data[(data["open"] > 23) & (data["open"] < 24)].head()

2.逻辑运算函数

• 对象.query():查找一个值

data.query("open<24 & open>23").head()

• 对象.isin()：判断值是否是那个值

# 可以指定值进行一个判断，从而进行筛选操作
data[data["open"].isin([23.53, 23.85])]

3 统计运算【知道】

3.1 对象.describe()

综合分析: 能够直接得出很多统计结果,count, mean, std, min, max 等

# 计算平均值、标准差、最大值、最小值
data.describe()

3.2 统计函数

count	Number of non-NA observations
sum	求和
mean	平均值
median	中位数
min	最小值
max	最大值
mode	众数
abs	绝对值
prod	Product of values
std	标准差
var	方差
idxmax	求出最大值的位置
idxmin	求出最小值的位置

注：对于单个函数去进行统计的时候，坐标轴还是按照默认列“columns” (axis=0, default)，如果要对行“index” 需要指定(axis=1)

# 使用统计函数：0 代表列求结果， 1 代表行求统计结果
data.max(0)

open                   34.99
high                   36.35
close                  35.21
low                    34.01
volume             501915.41
price_change            3.03
p_change               10.03
turnover               12.56
my_price_change         3.41
dtype: float64

# 方差
data.var(0)

open               1.545255e+01
high               1.662665e+01
close              1.554572e+01
low                1.437902e+01
volume             5.458124e+09
price_change       8.072595e-01
p_change           1.664394e+01
turnover           4.323800e+00
my_price_change    6.409037e-01
dtype: float64

# 标准差
data.std(0)

open                   3.930973
high                   4.077578
close                  3.942806
low                    3.791968
volume             73879.119354
price_change           0.898476
p_change               4.079698
turnover               2.079375
my_price_change        0.800565
dtype: float64

# 中位数
df = pd.DataFrame({'COL1' : [2,3,4,5,4,2],
                   'COL2' : [0,1,2,3,4,2]})

df.median()

COL1    3.5
COL2    2.0
dtype: float64

# 求出最大值的位置
data.idxmax(axis=0)

open               2015-06-15
high               2015-06-10
close              2015-06-12
low                2015-06-12
volume             2017-10-26
price_change       2015-06-09
p_change           2015-08-28
turnover           2017-10-26
my_price_change    2015-07-10
dtype: object


# 求出最小值的位置
data.idxmin(axis=0)

open               2015-03-02
high               2015-03-02
close              2015-09-02
low                2015-03-02
volume             2016-07-06
price_change       2015-06-15
p_change           2015-09-01
turnover           2016-07-06
my_price_change    2015-06-15
dtype: object

3.3 累积统计函数

函数	作用
cumsum	计算前1/2/3/…/n个数的和
cummax	计算前1/2/3/…/n个数的最大值
cummin	计算前1/2/3/…/n个数的最小值
cumprod	计算前1/2/3/…/n个数的积

3.4 自定义运算【知道】

apply(func, axis=0)
func:自定义函数
axis=0:默认是列，axis=1为行进行运算

# 定义一个对列，最大值-最小值的函数
data[['open', 'close']].apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=0)

open     22.74
close    22.85
dtype: float64

apply(func, axis=0)