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Pandas最详细教程来了( 三 )

Pandas

  • normalize：布尔值 | 将start和end规范化为午夜；默认为False
  • name：字符串 | 生成的索引名称
    • date_range函数频率的参数及说明如下所示：
    • B：交易日
    • C：自定义交易日（试验中）
    • D：日历日
    • W：每周
    • M：每月底
    • SM：半个月频率（15号和月底）
    • BM：每个月份最后一个交易日
    • CBM：自定义每个交易月
    • MS：日历月初
    • SMS：月初开始的半月频率（1号 ， 15号）
    • BMS：交易月初
    • CBMS：自定义交易月初
    • Q：季度末
    • BQ：交易季度末
    • QS：季度初
    • BQS：交易季度初
    • A：年末
    • BA：交易年度末
    • AS：年初
    • BAS：交易年度初
    • BH：交易小时
    • H：小时
    • T ， min：分钟
    • S：秒
    • L ， ms：毫秒
    • U ， us：微秒
    • N：纳秒
    接下来 ， 我们再基于dates来创建DataFrame ， 代码如下：
    df=pd.DataFrame(np.random.randn(8,4),index=dates,columns=list('ABCD'))df运行结果如图3-11所示 。
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    文章插图
    ▲图3-11
    有了df ， 我们就可以使用多个基于DataFrame的内建方法了 ， 下面来看看相关的示例 。
    按列求总和 ， 代码如下：
    df.sum()输出结果如下：
    A    0.241727B   -0.785350C   -0.547433D   -1.449231dtype: float64按列求均值 ， 代码如下：
    df.mean()输出结果如下：
    A    0.030216B   -0.098169C   -0.068429D   -0.181154dtype: float64按列求累计总和 ， 代码如下：
    df.cumsum()运行结果如图3-12所示 。
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    ▲图3-12
    使用describe一键生成多种统计数据 ， 代码如下：
    df.describe()运行结果如图3-13所示 。
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    ▲图3-13
    可以根据某一列的值进行排序 ， 代码如下：
    df.sort_values('A')运行结果如图3-14所示 。
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    ▲图3-14
    根据索引（日期）排序（这里是倒序） ， 代码如下：
    df.sort_index(ascending=False)运行结果如图3-15所示 。
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    ▲图3-15
    选取某一列 ， 返回的是Series对象 ， 可以使用df.A ， 代码如下：
    df['A']输出结果如下：
    2016-01-01   -1.1423502016-01-02   -0.8161782016-01-03    0.0302062016-01-04    1.9301752016-01-05    0.5715122016-01-06    0.2204452016-01-07    0.2921762016-01-08   -0.844260Freq: D, Name: A, dtype: float64使用[]选取某几行 ， 代码如下：
    df[0:5]运行结果如图3-16所示 。
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    ▲图3-16
    根据标签（Label）选取数据 ， 使用的是loc方法 ， 代码如下：
    df.loc[dates[0]]输出结果如下：
    A   -1.142350B   -1.999351C    0.772343D   -0.851840Name: 2016-01-01 00:00:00, dtype: float64再来看两个示例代码 。
    df.loc[:,['A','C']]运行结果如图3-17所示 。
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    ▲图3-17
    df.loc['20160102':'20160106',['A','C']]


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