索引操作
直接使用行列索引(先列後行)
擷取'2018-02-27'這天的'close'的結果
直接使用行列索引名字的方式（先列後行）
data['open']['2018-02-27']
23.53
結合loc或者iloc使用索引
擷取從'2018-02-27':'2018-02-22'，'open'的結果
使用loc:隻能指定行列索引的名字
data.loc['2018-02-27':'2018-02-22', 'open']
2018-02-27 23.53
2018-02-26 22.80
2018-02-23 22.88
Name: open, dtype: float64
使用iloc可以通過索引的下标去擷取
擷取前3天資料,前5列的結果
data.iloc[:3, :5]
open high close low
2018-02-27 23.53 25.88 24.16 23.53
2018-02-26 22.80 23.78 23.53 22.80
2018-02-23 22.88 23.37 22.82 22.71
使用ix組合索引
Warning:Starting in 0.20.0, the .ix indexer is deprecated, in favor of the more strict .iloc and .loc indexers.
擷取行第1天到第4天，['open', 'close', 'high', 'low']這個四個名額的結果
使用ix進行下表和名稱組合做引
data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']]
推薦使用loc和iloc來擷取的方式
data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']]
data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])]
open close high low
2018-02-27 23.53 24.16 25.88 23.53
2018-02-26 22.80 23.53 23.78 22.80
2018-02-23 22.88 22.82 23.37 22.71
2018-02-22 22.25 22.28 22.76 22.02
指派操作
對DataFrame當中的close列進行重新指派為1
直接修改原來的值
data['close'] = 1
或者
data.close = 1
排序
排序有兩種形式，一種對于索引進行排序，一種對于内容進行排序
-
DataFrame排序
使用df.sort_values(by=, ascending=)
單個鍵或者多個鍵進行排序,
參數：
by：指定排序參考的鍵
ascending:預設升序
ascending=False:降序
ascending=True:升序
# 按照開盤價大小進行排序 , 使用ascending指定按照大小排序
data.sort_values(by="open", ascending=True).head()
# 按照多個鍵進行排序
data.sort_values(by=['open', 'high'])
image-20190624114352409
使用df.sort_index給索引進行排序
這個股票的日期索引原來是從大到小，現在重新排序，從小到大
# 對索引進行排序
data.sort_index()
-
Series排序
使用series.sort_values(ascending=True)進行排序
series排序時，隻有一列，不需要參數
data['p_change'].sort_values(ascending=True).head()
2015-09-01 -10.03
2015-09-14 -10.02
2016-01-11 -10.02
2015-07-15 -10.02
2015-08-26 -10.01
Name: p_change, dtype: float64
使用series.sort_index()進行排序
與df一緻
# 對索引進行排序
data['p_change'].sort_index().head()
2015-03-02 2.62
2015-03-03 1.44
2015-03-04 1.57
2015-03-05 2.02
2015-03-06 8.51
Name: p_change, dtype: float64