Pandas的基本操作

1. 加载数据importpandasaspd# 1.加载数据# 1.1加载数据dfpd.read_csv(stock_day.csv)#文件内容没有中文可以不加encoding之类的# 1.2移除不必要的字段df.drop(columns[vol,amount],inplaceTrue)# 1.3查看处理后的数据df df.info()#查看详细信息df.describe()#查看描述性统计信息# 2.索引操作详细见下图# 2.1 根据行列索引获取元素: 先列后行 ✔# (df[open] 相当于一个Series对象,Series对象名[索引](即df[open][2])获取df对象指定索引的值)print(df[open][2])#获取open列第3行的值# 先行后列会报错 ❌# df[2][open] #报错# 2.2 结合loc根据行索引和列名来获取元素df.loc[行名,列名]df.loc[2015-02-27,high]df.loc[2015-02-27:2018-02-14,[open,high]]# 2.3 结合iloc根据行号和列索引来获取元素df.iloc[行号,列号]#获取多条数据df.iloc[0:5,0:2]#包左不包右# 3.赋值操作# 赋值操作: df[列名]值 或 df.列名值df[open]23# df[列名]值#此方式有弊端如果列名中含有空格等该方式不行如df.max value必须写成 df[max value] df.high12# df.列名值# 4.排序操作# 4.1基于开盘价格open做排序(ascendingTrue或者不写,默认升序、ascendingFalse降序)df.sort_values(byopen,ascendingTrue)#基于开盘价格open升序df.sort_values(byopen,ascendingFalse)#降序# 4.2基于开盘价格open做降序(ascendingFalse)价格一样再基于当日最高价格(high)降序df.sort_values(by[open,high],ascending[False,False])# 4.3 按照索引排序可以没有bydf.sort_index(ascendingTrue)# 4.4 Series对象的sort_index()、sort_values()排序方法(df.open得到的是一个Series对象)df.open.sort_index(ascendingTrue)#根据索引排(索引升序)df.open.sort_values(ascendingFalse)#根据值排(价格降序)1.1 索引操作相关图示