python量化数据处理小细节2

处理数据主要使用的是DataFrame格式，偶尔也会有list格式。
首先定位寻找数据：主要为loc，iloc
创建DataFrame：

df = pd.DataFrame([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'],columns=['aa'])

或

data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))

loc

按照行定位

df.loc['a']

按照行列定位

df.loc['a','aa']

重新赋值：

df.loc['a','aa']= 4

某行全部赋值

df.loc['a'] =0

某列全部赋值

df.loc[:,'aa']=0

条件赋值

df.loc[df['aa']>1] = 0

iloc使用

取某一行

df.iloc[0]

取某一列数据

df.iloc[:,[0]]

取指定行列数据

df.iloc[[0],[0]]

获取DataFrame的各种属性

获得dataframe的行列数

df.shape

获得行数

df.shape[0]

获取列数

df.shape[1]

获取DataFrame数据各种信息

df.describe()

排序

True从小到大，False从大到小

data = data.sort_values('A',ascending=False)

最后一行插入数据

data.loc[len(data)] = data_in

重新设定index

df.reset_index(inplace= True)

以日期为index

data.set_index(['date'],inplace=True)