Python数据挖掘Pandas1

import numpy as np
import pandas as pd 
a=np.ones((2,3))
b=pd.DataFrame(a)
print(a)
print(b)

import  numpy as np
   # 创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据
stock_change = np.random.normal(0, 1, (10, 5))
pd.DataFrame(stock_change)
#设置行列索引
stock = ["股票{}".format(i) for i in range(10)]
date = pd.date_range(start="20200101", periods=5, freq="B")#这个是pandas中设置日期的
# 添加行列索引
data = pd.DataFrame(stock_change, index=stock, columns=date)
print(data)

# 创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据
stock_change = np.random.normal(0, 1, (10, 5))
pd.DataFrame(stock_change)
#设置行列索引
stock = ["股票{}".format(i) for i in range(10)]
date = pd.date_range(start="20200101", periods=5, freq="B")#这个是pandas中设置日期的
# 添加行列索引
data = pd.DataFrame(stock_change, index=stock, columns=date)
print(data)

#不能单独修改行列总某一个索引的值，可以替换整行或整列   例：b.index[2]='股票1'  错误
data.index=新行索引
#重设索引
data.reset_index(drop=False)
#drop参数默认为False，表示将原来的索引替换掉，换新索引为数字递增，原来的索引将变为数据的一部分。True表示，将原来的索引删除，更换为数字递增。如下图

# 设置新索引
df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
                    'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
                    'sale':[55, 40, 84, 31]})
# 以月份设置新的索引
df.set_index("month", drop=True)
#见下图，即将原本数据中的一列拿出来作为index
new_df = df.set_index(["year", "month"])# 设置多个索引，以年和月份   多个索引其实就是MultiIndex

p = pd.Panel(np.arange(24).reshape(4,3,2),
                 items=list('ABCD'),
                 major_axis=pd.date_range('20130101', periods=3),
                 minor_axis=['first', 'second'])
p["A"]
p.major_xs("2013-01-01")
p.minor_xs("first")
###由于panel是三维数据，因此只能从某一个维度切入，可以理解为从立方体中抽出一个平面(dataframe)观察，则上面三行代码结果如下图；而series则是相当于从平面(dataframe)中抽出一行或一列来观察

# 创建
pd.Series(np.arange(3, 9, 2), index=["a", "b", "c"])
# 或
pd.Series({'red':100, 'blue':200, 'green': 500, 'yellow':1000})
sr = data.iloc[1, :]
sr.index # 索引
sr.values # 值
#####就是从dataframe中抽出一行或一列来观察
12345678910

data=pd.read_csv("./stock_day/stock_day.csv")#读入文件的前5行表示如下
######利用drop删除某些行列，需要利用axis告知函数是行索引还是列索引
data=data.drop(["ma5","ma10","ma20","v_ma5","v_ma10","v_ma20"], axis=1) # 去掉一些不要的列
data["open"]["2018-02-26"] # 直接索引，但需要遵循先列后行
#####按名字索引利用.loc函数可以不遵循列行先后关系
data.loc["2018-02-26"]["open"] # 按名字索引
data.loc["2018-02-26", "open"]
#####利用.iloc函数可以只利用数字进行索引
data.iloc[1][0] # 数字索引
data.iloc[1,0]
# 组合索引
# 获取行第1天到第4天，['open', 'close', 'high', 'low']这个四个指标的结果
data.ix[:4, ['open', 'close', 'high', 'low']] # 现在不推荐用了
###但仍可利用loc和iloc
data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']]
data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])]

data.open=100
data['open']=100
###两种方式均可
data.iloc[1,0]=100
###找好索引即可

data.sort_values(by="high", ascending=False) # DataFrame内容排序，ascending表示升序还是降序，默认True升序
data.sort_values(by=["high", "p_change"], ascending=False).head() # 多个列内容排序。给出的优先级进行排序
data.sort_index(ascending=True)###对行索引进行排序
#这里是取出了一列 “price_change”列，为serise，用法同上
sr = data["price_change"]
sr.sort_values(ascending=False)
sr.sort_index()

#正常的加减乘除等的运算即可
data["open"] + 3
data["open"].add(3) # open统一加3  
data.sub(100)# 所有统一减100 data - 100
(data["close"]-(data["open"])).head() # close减open

# 例如筛选p_change > 2的日期数据
data[data["p_change"] > 2].head()
# 完成一个多个逻辑判断， 筛选p_change > 2并且low > 15
data[(data["p_change"] > 2) & (data["low"] > 15)].head()
data.query("p_change > 2 & low > 15").head()###等效于上一行代码
###判断# 判断'turnover'列索引中是否有4.19, 2.39，将返回一列布尔值
data["turnover"].isin([4.19, 2.39])##如下图

###判断# 判断'turnover'列索引中是否有4.19, 2.39，将返回一列布尔值
data["turnover"].isin([4.19, 2.39])##如下图
data[data["turnover"].isin([4.19, 2.39])]
#这块就将返回turnover列布尔值为true的如下图，也就是筛选出turnover中值为4.19和2.39
###布尔值索引是一个很方便的数据筛选操作，比如：
data[data["turnover"]>0.1]
#也将筛选出turnover列中大于0.1的整体data数据，并不是说只返回turnover相关数据，判断只是返回布尔索引，利用索引的是data数据

data.apply(lambda x: x.max() - x.min())
#这里的lambda x: x.max() - x.min()是lambda表达式，是函数的简单写法也可
def fx(data):
  return  data.max()-data.min()

#更简易用matplotlib
data.plot(x="volume", y="turnover", kind="scatter")
data.plot(x="high", y="low", kind="scatter")
data['volume'].plot()