金融量化分析【day110】:Pandas-DataFrame读取与写入

时间:2023-03-10 02:53:58
金融量化分析【day110】:Pandas-DataFrame读取与写入

一、DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构,含有一组有序的列

DataFrame可以被看作是有Series组成的字典并且工用一个索引

1、创建方式

pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4],'two':[4,3,2,1]})

金融量化分析【day110】:Pandas-DataFrame读取与写入

pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3,],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])})

 金融量化分析【day110】:Pandas-DataFrame读取与写入

2、csv文件读取与写入

pd.read_csv('601318.csv')

金融量化分析【day110】:Pandas-DataFrame读取与写入

二、DataFrame读取与写入

1、写入到文件

In [5]: df.to_csv('601318.csv')

2、sep

df = pd.read_csv('601318.csv',sep=',')
df

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3、na_rep 指定缺失值转换的字符串,默认为空字符串

3、header=False  不输出列名一行

df = pd.read_csv('601318.csv',header=None)
df = df.rename(columns={0:'a',1:'b'})
df

4、index=False  不输出行索引一列

5、cols 指定输出的列,传入列表

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6、读取excel

7、其他文件类型

json,xml,HTML,数据库

pandas转换为二进制文件格式(pickle):

save

load

  

三、DataFrame数据对齐与缺失数据

DataFrame对象在运算时,同样会进行数据对齐,

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