随笔分类 -  pandas

过滤ST/退市股票
摘要：打印结果: code name1 000033 新都退2 002113 ST天润3 002260 *ST德奥4 002512 达华智能 code name4 002512 达华智能 阅读全文
posted @ 2019-04-07 14:52 谭志宇 阅读(579) 评论(0) 推荐(0) 编辑
dataFrame 切片操作
摘要：loc——通过行标签索引行数据 # iloc——通过行号索引行数据 # ix——通过行标签或者行号索引行数据（基于loc和iloc 和at 和iat 的混合） # 同理，索引列数据也是如此！ # : 在切片操作相当于数组，前后没有值时取全部，前后为数字序号时，不包括末端，前后为名称时则包括末端 # 特殊情况 df[1:] 相当于第一行到最后一行， df[1:-1] 第一行到倒数第二行 # a... 阅读全文
posted @ 2018-06-03 01:15 谭志宇 阅读(3792) 评论(0) 推荐(0) 编辑
DataFrame概念与创建
摘要：一 概念 Pandas是一个开源的Python数据分析库。Pandas把结构化数据分为了三类： Series，1维序列，可视作为没有column名的、只有一个column的DataFrame； DataFrame，同Spark SQL中的DataFrame一样，其概念来自于R语言，为多column并schema化的2维结构化数据，可视作为Series的容器（container）； Panel，为... 阅读全文
posted @ 2018-06-02 07:45 谭志宇 阅读(1805) 评论(0) 推荐(0) 编辑
DataFrame 加减乘除
摘要：headlist = ['a', 'b'] datalist = [[1, 2], [0,3], [3,2]] df = pd.DataFrame(data=datalist,columns=headlist) datalist = [[1, 3], [2, 1]] df1 = pd.DataFrame(data = datalist, columns=headlist) # 加 print... 阅读全文
posted @ 2018-06-01 23:33 谭志宇 阅读(1636) 评论(0) 推荐(0) 编辑
DataFrame查找
摘要：一 通过索引取数据 (ix/loc/iloc) loc (根据索引名称取数据 ， 适合多列) iloc (根据索引序号取数据, 适合多列) at (和loc类似，只用于取单列， 性能更好) iat (和iloc类似，只用于取单列，性能更好) ix (综合上面) 需要注意的地方，1 该类用法必须先通过 阅读全文
posted @ 2017-10-15 10:21 谭志宇 阅读(1204) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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