Pandas-02-DataFrame运算

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1. 算术运算

• add(other)

  比如进行数学运算加上一个具体数字

  data["open"].add(10)  # open列加10
  # data["open"] + 10  # 一般不这么写
  

• sub(other)

  用法同add

2. 逻辑运算

2.1. 逻辑运算符号

• 逻辑运算类型：>, >=, <, <=, ==, !=

• 复合逻辑运算：&, |, ~ （与，或，非）

• 筛选data["open"] > 23的日期数据

  # 返回逻辑结果
  data["open"] > 20
  
  2018-02-27     True
  2018-02-26     True
  2018-02-23     True
  2018-02-22     True
  2018-02-14     True
  

  # 通过逻辑结果筛选数据
  data[data["open"] > 23].head()
  

• 多个逻辑判断

  data[(data["open"]>23) & (data["open"] < 24)].head()
  

2.2. 逻辑运算函数

• query(expr)：直接得出结果数据

  • expr：查询字符串

  通过query使刚才的过程更加方便简洁：

  data.query("open>23 & open<24").head()
  

• isin(values)：生成bool系列，还需要索引才能得出数据

  • values：列表，筛选出存在于该列表中的数据

  例如筛选出"open"列值为23.23和23.71的数据

  data[data["open"].isin([23.23, 23.71])]
  

3. 统计运算

3.1. describe

综合分析：直接得出很多结果，count，mean，std，min，max等

# 计算数量，平均值，标准差，最小值，最大值
data.describe()

3.2. 统计函数

坐标轴默认按照列“columns”(axis=0, default)，如果要指定对行“index”需要指定(axis=1)

• max()、min()

  data.max()
  
  open                34.99
  high                36.35
  close               35.21
  low                 34.01
  volume          501915.41
  price_change         3.03
  p_change            10.03
  turnover            12.56
  
  data.min()  # 与max类似
  

• median()

  如果没有中位数，取中间两个数的平均值

3.3. 累计统计函数

这些函数可以对series和dataframe操作

例如统计股票"p_change"变化情况：

• 排序（按照时间先后进行累计）

  data = data.sort_index()
  

• 对p_change列进行累计求和

  stock_rise = data["p_change"]
  stock_rise.cumsum()
  
  2015-03-02      2.62
  2015-03-03      4.06
  2015-03-04      5.63
  2015-03-05      7.65
  2015-03-06     16.16
                 ...  
  2018-02-14    112.59
  2018-02-22    114.23
  2018-02-23    116.65
  2018-02-26    119.67
  2018-02-27    122.35
  Name: p_change, Length: 643, dtype: float64
  

• 通过折线图展示

  使用plot函数需要导入matplotlib.

  import matplotlib.pyplot as plt
  # 用plot显示图形
  stock_rise.cumsum().plot()
  # 需要调用show才能显示
  plt.show()
  

  

  画图函数说明：

  • DataFrame.plot(kind=‘line‘)
    • kind: str，需要绘制图形的种类
      • ‘line‘: line plot (default)
      • ‘bar‘: vertical bar plot
      • ‘barh‘: horizontal bar plot
        • 关于‘barh‘的解释
      • ‘hist‘: histogram
      • ‘pie‘: pie plot
      • ‘scatter‘: scatter plot

4. 自定义运算

• apply(func, axis=0)

  • func: 自定义函数
  • axis=0: 默认列，1为行

  data[["open", "close"]].apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=0)
  open     22.74
  close    22.85
  dtype: float64
  

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原文地址：https://www.cnblogs.com/fade-color/p/14725717.html