pandas 函数
最近在对股票数据进行清洗和计算的过程中，遇到了不少对这个库函数的使用，所以做了个函数使用总结。
轴的理解
pandas 很多函数会指定轴，要正确理解轴的含义，才容易明白函数意义
ax0 选中列，对行进行函数应用 ax1 选中行，对列进函数应用
我的理解是先看选中了啥，然后应用操作，例如默认的都是 ax0 ，代表选中了列，多行进行运算操作。
常用函数手册
信息
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| df.shape | 输出dataframe有多少行，多少列 |
| df.shape[0] | 输出行数量，1 输出列数量 |
| df.colums | 输出列的名字 |
| df.index | 输出行的名字 |
| df.dtpyes | 输出列的类型名 |
| df.head(n) | 输出df前n行 |
| df.tail(n) | 输出df后n行 |
| df.sample(n=3) | 随机抽取几行 |
| df.describe() | 对数字进行一个简单直观统计 |
行操作
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| loc['index名'] | 索引某行,返回Series |
| loc['index名n':'index名m'] | 索引多行,返回DataFrame |
| loc[:,'date':'code'] | 索引所有行，列为date,code ,返回DataFrame |
| at[index,'code'] | 访问某个元素，loc也可以，但更为高效 |
| iloc[n] | 以序号选取某一行,返回Series |
| iloc[n:m] | 序号多行选择，返回DataFrame |
| iloc[:,n:m] | 第一个：选择所有，逗号后面的是多列选择， 返回DataFrame |
| iloc[:,:] | 读取所有行和列，返回DataFrame |
| iat[1,1] | 读取指定的某个元素， 使用iloc也可以，但这个更高效 |
列操作
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| df['股票名']+'_地产' | 原有字符上添加新字符 |
| df['收盘价']*df['成交量'] | 多列操作运算，eg：结果是成交额 |
| df['新列名']=df['股票名']+'_地产' | 新增一列 |
统计函数
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| df['收盘价'].mean() | 一列求均值，返回一个数 |
df[['收盘价','最高价']].mean() | 多列求均值，返回多个数 |
df[['收盘价','最高价']].mean(axis=1) | 选择行，操作多列，返回所有行对应的均值 默认axis=0，选中列，操作多行 |
| df['收盘价'].max() | 原理同上，返回最大值 |
| df['收盘价'].min() | 原理同上，返回最小值 |
| df['收盘价'].std() | 原理同上，返回标准差 |
| df['收盘价'].count() | 原理同上，返回非空数值数量 |
| df['收盘价'].median() | 原理同上，返回中位数 |
| df['收盘价'].quantile(0.5) | 原理同上，返回50%分位数 |
很有用的函数
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| shif() | 偏移函数，大于0 下偏移 |
| diff() | 偏移差值函数 |
| pct_change() | 偏移差值比例函数，相当于涨跌幅 |
| rank(ascending=True, pct=False) | 排序函数，ascending代表顺序排序 还是逆序排序，pct是否百分比排序(0-1.0) |
| value_counts() | 统计该列中每个元素出现的个数， 返回数据Series |
| df['收盘价_3天均值']=df['收盘价'].rolling(3).mean() | rolling函数，取最近的n行， 其实就是一个滑动窗口 |
| df['收盘价_至今均值']=df['收盘价'].expanding().mean() | expanding函数，从开始到当前行 |
筛选
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| df[df['code'] = '000001'] | 返回符合筛选条件的行， 多个条件用 & 等逻辑符链接 |
缺省值
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| dropna(how='any') | 删除带有空值的行， how='any'意味着，只要有一个空值就删除 how='all'要全是空值才删除 |
| dropna(subset=['code','name'],how='any') | 选中对应的列符合空值删除行 |
| fillna(value='我叫补全') | 缺失值补全为固定值 |
| df['某列'].fillna(value=df['收盘价'],inplace=True) | 某列空值以某列数值补全 |
| fillna(method='ffill') | 向上寻找非空值补全 |
| fillna(method='bfill') | 向下寻找非空值补全 |
| fillna(method='bfill') | 向下寻找非空值补全 |
| notnull() | 非空值判断 |
| isnull() | 空值判断 |
| df[df['某列'].notnull()] | 以某列不为空作为条件，行输出 |
排序函数
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| reset_index(inplace=True) | 索引恢复为默认 |
| sort_values(by=['date'],ascending=1) | by参数指定按照什么进行排序， ascending指定顺序还是逆序 |
| sort_values(by=['code','date'],ascending=[1,1]) | 多列进行排序，eg code 相等的放前面, 再按date进行排序 |
合并函数
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| df1.append(df2,ignore_index=True) | 拼接函数，ignore_index 是否忽略index名， True重新给index， eg 上下拼接 |
去重
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| drop_duplicates(subset=['股票代码','交易日期'], keep= 'first') inplace=True | subset 参数指定用那几列作为去重的依据， 若不指定则以全部列的数据做为判断， keep 参数是指去重时保持上面一行 还是下面一行 |
其他重要的函数
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| df.rename(colums={'MACD_金叉':'金叉'}) | 可以字典形式对列名进行重命名 |
| df.empty | 是否为空 |
| df.T | 数据转置，行列互换 |
字符串处理
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| df['股票代码'].str[:2] | 对股票代码列的字符串去前两字符 |
| df['股票代码'].str.upper() | 对股票代码列的字符串转为大写 |
| df['股票代码'].str.lower() | 对股票代码列的字符串转为小写 |
| df['股票代码'].str.len() | 对股票代码列的字符串进行计算 |
| df['股票代码'].str.strip() | 对股票代码列的字符串进行空格去掉 |
| df['股票代码'].str.contains('sz') | 该列是否包含该字符 |
| df['股票代码'].str.replace('sz','sh') | 该列字符进行替换 |
| df['股票代码'].str.split('; ') | 对字符串进行分割 |
| df['股票代码'].str.split('; ').str[:2] | 对字符串进行分割后，取第一位置 |
时间处理
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| df['交易日期']=pd.to_datetime(df['交易日期']) | 将交易日期由字符串转成日期 |
| df['交易日期'] | 通过交易日期进行访问 |
| df['交易日期'].dt.year | 输出日期的年份 |
| df['交易日期'].dt.month | 输出日期的月份，其他雷同week |
| df['交易日期']+pd.Timedelta(days=1) | 用于表示时间差数据 |
官方文档
上面都是一些很常用的函数，官方文档才是最全的，数据清洗统计过程中常常去这里查吧。
官方使用手册
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html#operations
总结于 2022 年 11 月 20 日 16:27:55
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