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基于DataFrame筛选数据与loc的用法详解

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二03 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

DataFrame筛选数据与loc用法

python中pandas下的DataFrame是一个很不错的数据结构,附带了许多操作、运算、统计等功能。

如何从一个DataFrame中筛选中出一个元素呢。

以tushare返回的交易日信息为例。

df = ts.trade_cal()

数据如下:

calendarDate isOpen
0 1990/12/19 1
1 1990/12/20 1
2 1990/12/21 1
3 1990/12/22 0
4 1990/12/23 0
5 1990/12/24 1
6 1990/12/25 1
7 1990/12/26 1
8 1990/12/27 1
9 1990/12/28 1
10 1990/12/29 0
11 1990/12/30 0
12 1990/12/31 1
13 1991/1/1 0
14 1991/1/2 1
15 1991/1/3 1
16 1991/1/4 1
17 1991/1/5 0
18 1991/1/6 0
19 1991/1/7 1
20 1991/1/8 1
21 1991/1/9 1
22 1991/1/10 1
23 1991/1/11 1
24 1991/1/12 0
25 1991/1/13 0
26 1991/1/14 1
27 1991/1/15 1
28 1991/1/16 1
29 1991/1/17 1
... ... ...
9845 2017/12/02 0
9846 2017/12/03 0
9847 2017/12/04 1
9848 2017/12/05 1
9849 2017/12/06 1
9850 2017/12/07 1
9851 2017/12/08 1
9852 2017/12/09 0
9853 2017/12/10 0
9854 2017/12/11 1
9855 2017/12/12 1
9856 2017/12/13 1
9857 2017/12/14 1
9858 2017/12/15 1
9859 2017/12/16 0
9860 2017/12/17 0
9861 2017/12/18 1
9862 2017/12/19 1
9863 2017/12/20 1
9864 2017/12/21 1
9865 2017/12/22 1
9866 2017/12/23 0
9867 2017/12/24 0
9868 2017/12/25 1
9869 2017/12/26 1
9870 2017/12/27 1
9871 2017/12/28 1
9872 2017/12/29 1
9873 2017/12/30 0
9874 2017/12/31 0

如何取出某个日期的信息呢。例如年底了,想知道除夕前最后一个交易日是哪天。此处使用筛选功能。

df[df.calendarDate=="2017/12/31"]

输出如下:

>>> df[df.calendarDate=="2017/12/31"]
calendarDate isOpen
9874 2017/12/31 0
>>> df[df.icol(0)=="2017/12/11"]
__main__:1: FutureWarning: icol(i) is deprecated. Please use .iloc[:,i]
calendarDate isOpen
9854 2017/12/11 1

注意一定要写上双等号一定要写上双等号一定要写上双等号。重要的事情说3遍。。。

因为如果是单等号,会报语法异常的。。。

loc函数

关于loc这个坑爹的函数的用法,咋说呢,不要被他的”纯以标签名来进行索引”迷惑了。因为如果你给Loc中的第一个参数一个str的话,极有可能返回的是一个异常,说不在index中。 。。。。

坑爹。。。。

这个loc的用法不是根据某个位置内容筛选的含义,仍然是对行、对列的一种筛选。比如你某行的索引自己设置标签啥的。。很让人一头雾水的设计。跟ix就是重复的。。。。

大多数情况下的应用场景就是还是用数字取行,用str取列。

比如loc[0:3,[“a”,”b”]]。取0到第3行(左闭右开,非整型值时左闭右闭。。。),”a”列与”b”列。

以上这篇基于DataFrame筛选数据与loc的用法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。


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主题: 数据数据结构
tags: loc,df,DataFrame,gt,calendarDate,筛选,pandas,用法,数据
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