标签：02 open 2018 2015 基本操作 data pandas change
本文的文件链接
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
标签：02,open,2018,2015,基本操作,data,pandas,change 来源： https://www.cnblogs.com/Live-up-to-your-youth/p/14862103.html
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。