pandas数据分析常用操作

df = pd.read_csv(
    # 该参数为数据在电脑中的路径，可以不填写
    filepath_or_buffer=‘/Users/Weidu/Desktop/sz000002.csv‘,
    # 该参数代表数据的分隔符，csv文件默认是逗号。其他常见的是‘\t‘
    sep=‘,‘,
    # 该参数代表跳过数据文件的的第1行不读入
    skiprows=1,
    # nrows，只读取前n行数据，若不指定，读入全部的数据
    nrows=15,
    # 将指定列的数据识别为日期格式。若不指定，时间数据将会以字符串形式读入。一开始先不用。
    # parse_dates=[‘交易日期‘],
    # 将指定列设置为index。若不指定，index默认为0, 1, 2, 3, 4...
    # index_col=[‘交易日期‘],
    # 读取指定的这几列数据，其他数据不读取。若不指定，读入全部列
    usecols=[‘交易日期‘, ‘股票代码‘, ‘股票名称‘, ‘收盘价‘, ‘涨跌幅‘, ‘成交量‘, ‘新浪概念‘, ‘MACD_金叉死叉‘],
    # 当某行数据有问题时，报错。设定为False时即不报错，直接跳过该行。当数据比较脏乱的时候用这个。
    error_bad_lines=False,
    # 将数据中的null识别为空值
    na_values=‘NULL‘,
)

print(df.shape)  # 输出dataframe有多少行、多少列。
print(df.shape[0])  # 取行数量，相应的列数量就是df.shape[1]
print(df.columns) # 顺序输出每一列的名字，演示如何for语句遍历。
print(df.index) # 顺序输出每一行的名字，可以for语句遍历。
print(df.dtypes) # 数据每一列的类型不一样，比如数字、字符串、日期等。该方法输出每一列变量类型
print(df.head(3))  # 看前3行的数据，默认是5。与自然语言很接近
print(df.tail(3))  # 看最后3行的数据，默认是5。
print(df.sample(n=3))  # 随机抽取3行，想要去固定比例的话，可以用frac参数
print(df.describe())  # 非常方便的函数，对每一列数据有直观感受；只会对数字类型的列有效

print(df[‘股票代码‘])  # 根据列名称来选取，读取的数据是Series类型
print(df[[‘股票代码‘, ‘收盘价‘]]) # 同时选取多列，需要两个括号，读取的数据是DataFrame类型
print(df[[0, 1, 2]])  # 也可以通过列的position来选取

print(df.loc[‘12/12/2016‘]) # 选取指定的某一行，读取的数据是Series类型
print(df.loc[‘13/12/2016‘: ‘06/12/2016‘])  # 选取在此范围内的多行，和在list中slice操作类似，读取的数据是DataFrame类型
print(df.loc[:, ‘股票代码‘:‘收盘价‘]) # 选取在此范围内的多列，读取的数据是DataFrame类型
print(df.loc[‘13/12/2016‘: ‘06/12/2016‘, ‘股票代码‘:‘收盘价‘])  # 读取指定的多行、多列。逗号之前是行的范围，逗号之后是列的范围。读取的数据是DataFrame类型
print(df.loc[:, :])  # 读取所有行、所有列，读取的数据是DataFrame类型
print(df.at[‘12/12/2016‘, ‘股票代码‘])  # 使用at读取指定的某个元素。loc也行，但是at更高效。

print(df.iloc[0]) # 以index选取某一行，读取的数据是Series类型
print(df.iloc[1:3]) # 选取在此范围内的多行，读取的数据是DataFrame类型
print(df.iloc[:, 1:3])  # 选取在此范围内的多列，读取的数据是DataFrame类型
print(df.iloc[1:3, 1:3])  # 读取指定的多行、多列，读取的数据是DataFrame类型
print(df.iloc[:, :])  # 读取所有行、所有列，读取的数据是DataFrame类型
print(df.iat[1, 1])  # 使用iat读取指定的某个元素。使用iloc也行，但是iat更高效。

# 行列加减乘除

print(df[‘股票名称‘] + ‘_地产‘)  # 字符串列可以直接加上字符串，对整列进行操作
print(df[‘收盘价‘] * 100)  # 数字列直接加上或者乘以数字，对整列进行操作。
print(df[‘收盘价‘] * df[‘成交量‘])  # 两列之间可以直接操作。收盘价*成交量计算出的是什么？
 
# 新增一列
df[‘股票名称+行业‘] = df[‘股票名称‘] + ‘_地产‘

print(df[‘收盘价‘].mean())  # 求一整列的均值，返回一个数。会自动排除空值。
print(df[[‘收盘价‘, ‘成交量‘]].mean())  # 求两列的均值，返回两个数，Series
print(df[[‘收盘价‘, ‘成交量‘]])
print(df[[‘收盘价‘, ‘成交量‘]].mean(axis=1))  # 求两列的均值，返回DataFrame。axis=0或者1要搞清楚。
#axis=1，代表对整几列进行操作。axis=0（默认）代表对几行进行操作。实际中弄混很正常，到时候试一下就知道了。
print(df[‘收盘价‘].max())  # 最大值
print(df[‘收盘价‘].min())  # 最小值
print(df[‘收盘价‘].std())  # 标准差
print(df[‘收盘价‘].count())  # 非空的数据的数量
print(df[‘收盘价‘].median())  # 中位数
print(df[‘收盘价‘].quantile(0.25))  # 25%分位数

df[‘昨天收盘价‘] = df[‘收盘价‘].shift(-1)  # 读取上一行的数据，若参数设定为3，就是读取上三行的数据；若参数设定为-1，就是读取下一行的数据；
print(df[[‘收盘价‘, ‘昨天收盘价‘]])
del df[‘昨天收盘价‘]  # 删除某一列的方法

df[‘涨跌‘] = df[‘收盘价‘].diff(-1)  # 求本行数据和上一行数据相减得到的值
print(df[[‘收盘价‘, ‘涨跌‘]])
df.drop([‘涨跌‘], axis=1, inplace=True)  # 删除某一列的另外一种方式，inplace参数指是否替代原来的df
print(df)
df[‘涨跌幅_计9.算‘] = df[‘收盘价‘].pct_change(-1)  # 类似于diff，但是求的是两个数直接的比例，相当于求涨跌幅

df[‘成交量_cum‘] = df[‘成交量‘].cumsum()  # 该列的累加值
print(df[[‘成交量‘, ‘成交量_cum‘]])
print((df[‘涨跌幅‘] + 1.0).cumprod())  # 该列的累乘值，此处计算的就是资金曲线，假设初始1元钱。

df[‘收盘价_排名‘] = df[‘收盘价‘].rank(ascending=True, pct=False)  # 输出排名。ascending参数代表是顺序还是逆序。pct参数代表输出的是排名还是排名比例
print(df[[‘收盘价‘, ‘收盘价_排名‘]])
del df[‘收盘价_排名‘]
print(df[‘股票代码‘].value_counts())  # 计数。统计该列中每个元素出现的次数。返回的数据是Series

print(df[‘股票代码‘] == ‘sh000002‘) # 判断股票代码是否等于sz000002
print(df[df[‘股票代码‘] == ‘sz000002‘])  # 将判断为True的输出：选取股票代码等于sz000002的行
print(df[df[‘股票代码‘].isin([‘sz000002‘, ‘sz000003 ‘, ‘sz000004‘])])  # 选取股票代码等于sz000002的行
print(df[df[‘收盘价‘] >= 24.0])  # 选取收盘价大于24的行
print(df[(df.index >= ‘03/12/2016‘) & (df.index <= ‘06/12/2016‘)])  # 两个条件，或者的话就是|

print(df.dropna(how=‘any‘))  # 将带有空值的行删除。how=‘any‘意味着，该行中只要有一个空值，就会删除，可以改成all。
print(df.dropna(subset=[‘MACD_金叉死叉‘, ‘涨跌幅‘], how=‘all‘))  # subset参数指定在特定的列中判断空值。
#all代表全部为空，才会删除该行；any只要一个为空，就删除该行。

# 补全缺失值
print(df.fillna(value=‘没有金叉死叉‘))  # 直接将缺失值赋值为固定的值
df[‘MACD_金叉死叉‘].fillna(value=df[‘收盘价‘], inplace=True)  # 直接将缺失值赋值其他列的数据
print(df.fillna(method=‘ffill‘))  # 向上寻找最近的一个非空值，以该值来填充缺失的位置，全称forward fill，非常有用
print(df.fillna(method=‘bfill‘))  # 向下寻找最近的一个非空值，以该值来填充确实的位置，全称backward fill

# 找出缺失值
print(df.notnull())  # 判断是否为空值，反向函数为isnull()
print(df[df[‘MACD_金叉死叉‘].notnull()])  # 将‘MACD_金叉死叉‘列为空的行输出

df.reset_index(inplace=True)
df1 = df.iloc[0:10][[‘交易日期‘, ‘股票代码‘, ‘收盘价‘, ‘涨跌幅‘]]
print(df1)
df2 = df.iloc[5:15][[‘交易日期‘, ‘股票名称‘, ‘收盘价‘, ‘涨跌幅‘]]
print(df2)
print(df1.append(df2))  # append操作，将df1和df2上下拼接起来。注意观察拼接之后的index
df3 = df1.append(df2, ignore_index=True)  # ignore_index参数，用户重新确定index
print(df3)

#df3中有重复的行数，我们如何将重复的行数去除？
df3.drop_duplicates(
    subset=[‘收盘价‘, ‘交易日期‘],  # subset参数用来指定根据哪类类数据来判断是否重复。若不指定，则用全部列的数据来判断是否重复
    keep=‘first‘,  # 在去除重复值的时候，我们是保留上面一行还是下面一行？first保留上面一行，last保留下面一行，False就是一行都不保留
    inplace=True
)
print(df3)

print(df[‘股票代码‘])
print(‘sz000002‘[:2])
print(df[‘股票代码‘].str[:2])
print(df[‘股票代码‘].str.upper())  # 加上str之后可以使用常见的字符串函数对整列进行操作
print(df[‘股票代码‘].str.lower())
print(df[‘股票代码‘].str.len())  # 计算字符串的长度,length
df[‘股票代码‘].str.strip()  # strip操作，把字符串两边的空格去掉
print(df[‘股票代码‘].str.contains(‘sh‘))  # 判断字符串中是否包含某些特定字符
print(df[‘股票代码‘].str.replace(‘sz‘, ‘sh‘))  # 进行替换，将sz替换成sh

print(df[‘新浪概念‘].str.split(‘；‘))  # 对字符串进行分割
print(df[‘新浪概念‘].str.split(‘；‘).str[:2])  # 分割后取第一个位置
print(df[‘新浪概念‘].str.split(‘；‘, expand=True))  # 分割后并且将数据分列

df[‘交易日期‘] = pd.to_datetime(df[‘交易日期‘])  # 将交易日期由字符串改为时间变量
print(df[‘交易日期‘])
print(df.iloc[0][‘交易日期‘])
print(df.dtypes)
print(pd.to_datetime(‘1999年01月01日‘)) # pd.to_datetime函数：将字符串转变为时间变量
print(df.at[0, ‘交易日期‘])
print(df[‘交易日期‘].dt.year)  # 输出这个日期的年份。相应的month是月份，day是天数，还有hour, minute, second
print(df[‘交易日期‘].dt.week)  # 这一天是一年当中的第几周
print(df[‘交易日期‘].dt.dayofyear)  # 这一天是一年当中的第几天
print(df[‘交易日期‘].dt.dayofweek) # 这一天是这一周当中的第几天，0代表星期一
print(df[‘交易日期‘].dt.weekday)  # 和上面函数相同，更加常用
print(df[‘交易日期‘].dt.weekday_name)  # 和上面函数相同，返回的是星期几的英文，用于报表的制作。
print(df[‘交易日期‘].dt.days_in_month)  # 这一天是这一月当中的第几天
print(df[‘交易日期‘].dt.is_month_end)  # 这一天是否是该月的开头，是否存在is_month_end？
print(df[‘交易日期‘] + pd.Timedelta(days=1))  # 增加一天，Timedelta用于表示时间差数据
print((df[‘交易日期‘] + pd.Timedelta(days=1)) - df[‘交易日期‘])  # 增加一天然后再减去今天的日期

#计算‘收盘价‘这一列的均值
print(df[‘收盘价‘].mean())
#如何得到每一天的最近3天收盘价的均值呢？即如何计算常用的移动平均线？
#使用rolling函数
df[‘收盘价_3天均值‘] = df[‘收盘价‘].rolling(5).mean()
print(df[[‘收盘价‘, ‘收盘价_3天均值‘]])
#rolling(n)即为取最近n行数据的意思，只计算这n行数据。后面可以接各类计算函数，例如max、min、std等
print(df[‘收盘价‘].rolling(3).max())
print(df[‘收盘价‘].rolling(3).min())
print(df[‘收盘价‘].rolling(3).std())
rolling可以计算每天的最近3天的均值，如果想计算每天的从一开始至今的均值，应该如何计算？
#使用expanding操作
df[‘收盘价_至今均值‘] = df[‘收盘价‘].expanding().mean()
print(df[[‘收盘价‘, ‘收盘价_至今均值‘]])
expanding即为取从头至今的数据。后面可以接各类计算函数
print(df[‘收盘价‘].expanding().max())
print(df[‘收盘价‘].expanding().min())
print(df[‘收盘价‘].expanding().std())
rolling和expanding简直是为量化领域量身定制的方法，经常会用到。

print(df)
df.to_csv(‘output.csv‘, encoding=‘gbk‘, index=False)