索引操作
直接使用行列索引(先列后行)
获取'2018-02-27'这天的'close'的结果
直接使用行列索引名字的方式（先列后行）
data['open']['2018-02-27']
23.53
结合loc或者iloc使用索引
获取从'2018-02-27':'2018-02-22'，'open'的结果
使用loc:只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可以通过索引的下标去获取
获取前3天数据,前5列的结果
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组合索引
Warning:Starting in 0.20.0, the .ix indexer is deprecated, in favor of the more strict .iloc and .loc indexers.
获取行第1天到第4天，['open', 'close', 'high', 'low']这个四个指标的结果
使用ix进行下表和名称组合做引
data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']]
推荐使用loc和iloc来获取的方式
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
赋值操作
对DataFrame当中的close列进行重新赋值为1
直接修改原来的值
data['close'] = 1
或者
data.close = 1
排序
排序有两种形式，一种对于索引进行排序，一种对于内容进行排序
-
DataFrame排序
使用df.sort_values(by=, ascending=)
单个键或者多个键进行排序,
参数：
by：指定排序参考的键
ascending:默认升序
ascending=False:降序
ascending=True:升序
# 按照开盘价大小进行排序 , 使用ascending指定按照大小排序
data.sort_values(by="open", ascending=True).head()
# 按照多个键进行排序
data.sort_values(by=['open', 'high'])
image-20190624114352409
使用df.sort_index给索引进行排序
这个股票的日期索引原来是从大到小，现在重新排序，从小到大
# 对索引进行排序
data.sort_index()
-
Series排序
使用series.sort_values(ascending=True)进行排序
series排序时，只有一列，不需要参数
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()进行排序
与df一致
# 对索引进行排序
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