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常用pandas知识点回顾
1、读取csv文件，用pd.read_csv()即可，参数值有：
- filepath_or_buffer=‘文件的路径’
- sep=',',文件中列与列之间的分隔符，一般是逗号或者'\t'
- skiprows=1，跳过第一行描述性语句
- nrows=5，只读取前5行数据，若不指定，则读取全部数据。调试程序的时候常用，先读一部分，把代码写完再说。
- parse_dates=['交易日期']，将交易日期这一列的内容转化为日期格式。如果不写这个参数，则导入的该列将是string的格式。
- index_col=['交易日期']，将交易日期这一列指定为index
- usecols=['交易日期','股票名称']，只读取某些列的数据
- error_bad_lines=False, 当遇到低质量的数据，程序会报错，加上这个参数后，程序就会跳过报错的数据行，然后继续读取后面的数据，使程序能够正常运行下去。
- na_values = null，将数据中的null全部识别为空值。
2、看df的形状，用df.shape，返回有多少行多少列。查看有多少行，用df.shape[0]，查看有多少列，用'df.shape[1]`。
3、显示每一行或每一列的名字，用df.index或df.columns。在for循环中常用。
4、查询每一列数据的类型，用df.dtypes。
5、随机抽几行数据来看看，用df.sample(n=10)。如果想随机抽10%的数据来看看，则可用df.sample(frac=0.1) 。
6、取消自动换行，取消数据修正，可用pd.set_option(‘extend_frame_repr', False)
7、设定列宽，可用 pd.set_option('max_colwidth', 10)。若要撤销指定列宽，可用pd.reset_option('max_colwidth')
8、用label读取行列数据的时候，一般用loc，但读取单个元素的时候，建议用at，因为效率更高。
9、如果不用label来读取，也可以用iloc()函数，根据索引来读取。同样，对单一元素，可以用iat()来指定。
10、常用的统计函数包括：max()、min()、std()、count()、median()、quantile(0.25)等。
11、位移可用shift()函数。df.shift(1)表示读取上一行的数据，df.shift(-1)表示读取下一行的数据。
12、删除列，用del df.列，也可用df.drop(列，axis=1,inplace=true)。
13、求一阶差分可用diff(), diff(-1)表示该行数据与上一行数据相减。
14、求涨跌幅可用df.pct_change(-1),表示该行与上一行的变动比例。
15、计算累加值，可用cum类函数，包括：cumsum()累加值、cumprod()累乘值。前者可用于成交量累加，后者可用于计算资金曲线的复利结果。
16、对列排序，输出排名，可用df.列.rank(ascending=true, pct=False), 该函数输出的是排名值，若pct=true则输出排名的百分比。
17、计算每个元素出现的次数，可用value_counts()。
18、筛选的方式有多种，例如:
df[df[ticker]=='002466']
df[df[ticker].isin(['002466','002460'])]
df[df[price]>10.0] #输出股价大于10的行
df[df.index<='01/01/2018' & df.index>='01/01/2017'] # &表示并且，|表示或者
19、缺失值的处理：
# 判断空值：
df.notnull()
df.isnull()
df[df.列.notnull()] #输出某列非空值的行
#删除空值：
df.dropna(how='any') #只要有空值的行都删除
df.dropna(how='all') #全是空值的行才删除
df.dropna(subset=['price','ticker'],how='all') # subset表示只看某几列，这两列都为空才将行删掉
#填充空值：
df.fillna(value='填充内容')
df.fillna(method='ffill') # 向上寻找最近一个非空值进行填充
df.fillna(method='bfill') # 向下寻找最近一个非空值进行填充
20、在使用append()合并两个df时，若两个数据的index有重复，则可使用参数ignore_index=true，这时程序就会忽略两个df的index，并重新建立[0,1,2,3……]的index。
21、去重可用df.drop_duplicates(), 其参数包含：
- 加上subset=['列1','列2']，即判断这两列数据相同才算重复。如果不加，则需要所有列数据都相同，才认为是重复的行。
- keep='last' or 'first’，前者保留最下面一行数据，后者保留最上面一行数据。
- keep=false，只要有重复的，全部删掉
- inplace=true
22、改列名可用df.rename(columns={}), 在大括号中，需要用字面进行改名，key表示原来的名称，value表示改成什么内容。
23、处理列中的字符串：
# 取每列元素的前2个字符
df.ticker.str[:2]
# str的功能还有
df.ticker.str.upper()
df.ticker.str.lower()
df.ticker.str.len()
df.ticker.str.strip()
df.ticker.str.contains('sh') # 是否包含sh
df.ticker.str.replace('sh','sz') # 将sh改为sz、
#对字符串进行分割
df.概念.str.split('；')[:3] #对概念字符串以；进行分割，变成一个列表，然后显示前三项内容
df.概念.str.split('；'，expand=true) # 分割后将每个元素变为单独的列
24、处理时间变量：
#将字符串变成时间变量
df.交易日期 = pd.to_datetime(df.交易日期)
#处理时间数据
用dt库，例如df.交易日期.dt.month # 显示对应的月份，day是天数，还可以用hour
dt.week显示一年当中的第几周
dt.dayof year，显示一年当中的第几天
dt.dayofweek，显示一周当中的第几天，0代表星期一，6代表星期天，也可以从dt.weekday表示
dt.weekday_name，直接显示星期几
dt.days_in_month，显示一月当中的第几天
dt.is_month_start，判断是否为月初第一天
dt.is_month_end，判断是否为月末最后一天
#时间差函数
df.交易日期+pd.Timedelta(days=1) # 加1天，也可能 hours=1，加一个小时
25、滚动切片可用rolling，例如计算最近5天的收盘价的平均数。
df.移动平均线5 = df.收盘价.rolling(5).mean() # 过去5天的平均值
df.收盘价.rolling(5).max() # 求过去5天的最大值
df.收盘价.rolling(5).std() # 求过去5天的标准差
# 如果要计算从一开始到现在的数据，则用expanding()
df.迄今为止的均值 = df.收盘价.expanding().mean()
df.迄今为止的最大值 = df.收盘价.expanding().max()
26、处理完数据，可用to.csv('文件名'，index=false, encoding='gbk')另存为导出数据。输出时默认会加上从0开始的index，可以取消这个功能。
总结
熟练掌握上述内容后，我们便可以着手构建各类型的量化投资策略。
刺猬偷腥
2018年9月26日
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