2-pandas 基本操作

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https://files.cnblogs.com/files/blogs/511107/stock_day.zip

# 读文件
data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv")
# 删除一些数据
data = data.drop(["ma5","ma10","ma20","v_ma5","v_ma10","v_ma20"],axis=1)
data.head()

open    high    close    low    volume    price_change    p_change    turnover
2018-02-27    23.53    25.88    24.16    23.53    95578.03    0.63    2.68    2.39
2018-02-26    22.80    23.78    23.53    22.80    60985.11    0.69    3.02    1.53
2018-02-23    22.88    23.37    22.82    22.71    52914.01    0.54    2.42    1.32
2018-02-22    22.25    22.76    22.28    22.02    36105.01    0.36    1.64    0.90
2018-02-14    21.49    21.99    21.92    21.48    23331.04    0.44    2.05    0.58

1 索引操作

Numpy当中我们已经讲过使用索引选取序列和切片选择,pandas也支持类似的操作,也可以直接使用列名、行名

称,甚至组合使用。

1.1 直接使用行列索引(先列后行)

获取'2018-02-27'这天的'close'的结果

# 直接使用行列索引名字的方式(先列后行)
data['open']['2018-02-27']
23.53

# 不支持的操作
# 错误
data['2018-02-27']['open']
# 错误
data[:1, :2]

1.2 结合loc或者iloc使用索引

获取从'2018-02-27':'2018-02-22','open'的结果

# 使用loc:只能指定行列索引的名字
data.loc['2018-02-27':'2018-02-22', 'open']

2018-02-27    23.53
2018-02-26    22.80
2018-02-23    22.88
Name: open, dtype: float64

# 使用iloc可以通过索引的下标去获取
# 获取前100天数据的'open'列的结果
data.iloc[0:100, 0:2].head()

            open    high    close    low
2018-02-27    23.53    25.88    24.16    23.53
2018-02-26    22.80    23.78    23.53    22.80
2018-02-23    22.88    23.37    22.82    22.71

1.3 使用ix组合索引

获取行第1天到第4天,['open', 'close', 'high', 'low']这个四个指标的结

# 使用ix进行下表和名称组合做引
data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']]

# 推荐使用loc和iloc来获取的方式
data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']]
data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])]

            open    close    high    low
2018-02-27    23.53    24.16    25.88    23.53
2018-02-26    22.80    23.53    23.78    22.80
2018-02-23    22.88    22.82    23.37    22.71

3 排序

排序有两种形式,一种对于索引进行排序,一种对于内容进行排序

  • 使用df.sort_values(by=, ascending=)
    • 单个键或者多个键进行排序,默认升序
    • ascending=False:降序
    • ascending=True:升序
# 按照涨跌幅大小进行排序 , 使用ascending指定按照大小排序
data = data.sort_values(by='p_change', ascending=False).head()

            open    high    close    low        volume price_change p_change turnover
2015-08-28    15.40    16.46    16.46    15.00    117827.60    1.50    10.03    4.03
2015-05-21    27.50    28.22    28.22    26.50    121190.11    2.57    10.02    4.15
2016-12-22    18.50    20.42    20.42    18.45    150470.83    1.86    10.02    3.77
2015-08-04    16.20    17.35    17.35    15.80    94292.63    1.58    10.02    3.23
2016-07-07    18.66    18.66    18.66    18.41    48756.55    1.70    10.02    1.67

# 按照多个键进行排序
data = data.sort_values(by=['open', 'high'])
            open    high    close    low        volume price_change p_change turnover
2015-06-15    34.99    34.99    31.69    31.69    199369.53    -3.52    -10.00    6.82
2015-06-12    34.69    35.98    35.21    34.01    159825.88    0.82    2.38    5.47
2015-06-10    34.10    36.35    33.85    32.23    269033.12    0.51    1.53    9.21
2017-11-01    33.85    34.34    33.83    33.10    232325.30    -0.61    -1.77    5.81
2015-06-11    33.17    34.98    34.39    32.51    173075.73    0.54    1.59    5.92

 

  • 使用df.sort_index给索引进行排序
这个股票的日期索引原来是从大到小,现在重新排序,从小到大

# 对索引进行排序
data.sort_index()

            open    high    close    low    volume    price_change    p_change    turnover
2015-03-02    12.25    12.67    12.52    12.20    96291.73    0.32    2.62    3.30
2015-03-03    12.52    13.06    12.70    12.52    139071.61    0.18    1.44    4.76
2015-03-04    12.80    12.92    12.90    12.61    67075.44    0.20    1.57    2.30
2015-03-05    12.88    13.45    13.16    12.87    93180.39    0.26    2.02    3.19
2015-03-06    13.17    14.48    14.28    13.13    179831.72    1.12    8.51    6.16

 

  • 使用series.sort_values(ascending=True)进行排序
series排序时,只有一列,不需要参数

data['p_change'].sort_values(ascending=True).head()

2015-09-01   -10.03
2015-09-14   -10.02
2016-01-11   -10.02
2015-07-15   -10.02
2015-08-26   -10.01
Name: p_change, dtype: float64

 

  • 使用series.sort_index()进行排序
与df一致

# 对索引进行排序
data['p_change'].sort_index().head()

2015-03-02    2.62
2015-03-03    1.44
2015-03-04    1.57
2015-03-05    2.02
2015-03-06    8.51
Name: p_change, dtype: float64

 

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