python中DataFrame运算的示例分析
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Python的优点有哪些
1、简单易用,与C/C++、Java、C# 等传统语言相比,Python对代码格式的要求没有那么严格;2、Python属于开源的,所有人都可以看到源代码,并且可以被移植在许多平台上使用;3、Python面向对象,能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程;4、Python是一种解释性语言,Python写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序;5、Python功能强大,拥有的模块众多,基本能够实现所有的常见功能。
1、算术运算
data["open"].add(3).head() # open统一加3 data["open"] + 3 data.sub(100).head() # 所有统一减100 data - 100 data["close"].sub(data["open"]).head() # close减open
2、逻辑运算
query(expr) expr:查询字符串
isin(values) 判断是否为values
data[data["p_change"] > 2].head() # p_change > 2 data[(data["p_change"] > 2) & (data["low"] > 15)].head() data.query("p_change > 2 & low > 15").head() # 判断'turnover'是否为4.19, 2.39 data[data["turnover"].isin([4.19, 2.39])]
3、统计运算
describe()
能够直接得出很多统计结果,count,mean,std,min,max等。
data.describe() data.max(axis=0) data.idxmax(axis=0) #最大值位置
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