直接使用行列索引（先列后行）

获取‘2021-06-04’这天的close的结果

# 注意先列后行
data["close"]["2021-06-04"]

# output
#  -1.0426990669399316

结合loc或者iloc使用索引

若想要先行后列
获取"2021-06-01"至"2021-06-06"，‘close’的数据

# 二者输出结果相同
data.loc["2021-06-04"]["close"]
data.loc["2021-06-04","close"]
# output
#  -1.0426990669399316

# 使用iloc可直接使用数字索引
data.iloc[3,2]
# output
#  -1.0426990669399316

# 组合索引
data.ix[:4,["open", "close", "high", "low"]]

组合索引输出：

但是这种组合版本在以后的版本中会被取消

DeprecationWarning: 
.ix is deprecated. Please use
.loc for label based indexing or
.iloc for positional indexing

但是我们仍有办法使用组合索引：

# 使用loc来使用组合索引
data.loc[data.index[0:4],["open", "close", "high", "low"]]
# 使用iloc来使用组合索引
data.iloc[:4,data.columns.get_indexer(["open", "close", "high", "low"])]

返回结果与 ix 组合索引一样

二、赋值与排序

赋值

例如：对DataFrame中的close列重新赋值为1

# 直接修改原来的值
new_data1 = data
new_data["close"] = 1

# 或者
new_data2 = data 
new_data2.close = 1

new_data1.head(5)
new_data2.head(5)

返回结果：

排序

排序有两种形式，一种是对内容进行排序，一种是对索引进行排序

DataFrame

• 使用df.sort_values(key = , ascending = ) 对内容进行排序
  -- 单个键或者多个键惊醒排序，默认升序
  -- ascending=False ：降序
  -- ascending=True ：升序
• sort_index()
  -- 按照索引进行排序
• 使用series.sort_values(ascending=True) 对内容进行排序
  -- series排序时，只有一列，不需要参数

# 按 p_change进行排序
data = data.sort_values(by="p_change", ascending=True)
# 先按 high 进行排序， 再按 p_change进行排序
data = data.sort_values(by=["high","p_change"])
# 使用sort_index进行排序，按照日期索引从大到小排序，或从小到大排序
data = data.sort_index()
# Series
# 使用series.sort_values(ascending=True) 对内容进行排序
# series排序时，只有一列，不需要参数 
data["p_change"].sort_values(ascending=True).head(
# 2022-10-20   -19.919984
# 2022-05-11   -19.919346
# 2023-02-06   -19.912896
# 2021-07-21   -19.886578
# 2021-09-07   -19.876232
# Name: p_change, dtype: float64

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

# 2021-06-01    16.871168
# 2021-06-02     8.089420
# 2021-06-03   -10.253883
# 2021-06-04    -3.903694
# 2021-06-07    16.020016
# Name: p_change, dtype: float64

三、DataFrame的运算

??注意：以下的运算操作对于DataFrame与series都适用

算术运算

# dataframe的加减乘除运算

# 加
data.add(10)
data + 10 

# 减
data.sub(10)
data - 10
# 如果想要得到每天的涨跌大小？求出每天close - open价格差
#    1. 筛选两列数据
close = data.close
open = data.open
#    2. 收盘价减去开盘价
data[‘m_price_change‘] = close.sub(open)
data.head()

逻辑运算

1.逻辑运算符号 < 、>、 |、 &

• 例如筛选p_change > 2 的日期数据
• data[‘p_change‘] > 2 返回逻辑结果

data["p_change"] > 2

# 输出
2021-06-01     True
2021-06-02    False
2021-06-03     True
2021-06-04     True
2021-06-07     True
2021-06-08     True
2021-06-09    False
2021-06-10     True

# 获取p_change 大于二 且 open 小于 12的 结果
(data["p_change"] > 2) & (data["open"] < 12)

# 利用布尔索引获取
data[(data["p_change"] > 2) & (data["open"] < 12)]

逻辑运算函数

• query(expr)

•   expr：查询字符串
  

data.query("p_change > 2 & open > 15" ).head()

输出:

• isin(values)
• 例如判断“close” 是否为-8.343409,8.864481

data[data["open"].isin( [-10.243635090215308,-12.40666134379941])]

统计运算

1.describe()

综合分析：能够直接得出很多统计结果，count、mean、stf、min、max、等

# 计算平均值、标准差、最大值、最小值
data.describe()

2.统计函数

• max() min()
• std() var() 方差、标准差
• median()
• idxmax() idxmin() 求最大值、最小值位置 （对应numpy中的argmax()、 argmin()）

累计统计函数

# 观察p_change的累加走势情况
data.p_change.sort_index().cumsum().plot()

自定义运算

• apply(func, axis=0)

•   func：自定义函数
  

•   axis=0：默认是列，axis=1为进行行运算
  

例如计算最大值最小值之差：

# 计算最大值最小值之差
data.apply(lambda x: x.max() -x.min(), )

四、pandas画图

pandas.DataFrame.plot()

DataFrame.plot (x=None, y=None, kind=‘line‘)

x : label or position,default None
y : label, position or list of label, positions, default None

• Allows plotting of one column versus another

kind : str

• ‘line’: line plot (default)
• "bar": vertical bar plot
• "barh" : horizontal bar plot
• "hist” : histogram
• ‘pie‘: pie plot
• ‘scatter" : scatter plot

data.plot(x="volume", y= "open", kind="scatter")

文件的读取与存储

??我们的数据大部分存在于文件当中，所以pandas会支持复杂的IO操作，pandas的Api支持众多的文件格式，如CSV、SQL、XLS、JSON、HDF5

总结

??本文主要介绍了索引操作、复制与排序、DataFrame的运算和pandas画图。