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這一節(jié)安裝Python開發(fā)環(huán)境
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DataFrame數(shù)據(jù)對象的訪問
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Series數(shù)據(jù)對象的訪問
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DataFrame數(shù)據(jù)對象的生成
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量化交易的發(fā)展
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數(shù)據(jù)查看：head()前X行 tail()后X行 shape查看行列形狀 describe()描述性的統(tǒng)計 info()信息查看是否有缺失值
缺失值處理：isnull()是不是有缺失值.T.any() notnull()是不是沒有缺失值 dropna(axis=0刪除包含缺失值的行=1時表示列,how='all'全為缺失值才刪除='any'只要有缺失值就刪除) fillna(method='ffill'行或列的上面來填充缺失值，'bfill'則為下面），akis=0表示在列方向上，inplace=True改變原dataframe
parse_data:False時，行索引第一列為字符串類型；true時,解析為本身格式
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DataReader()
import pandas_datareader.data as web
儲存：dataframe.to_csv()
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Series是一維數(shù)據(jù)對象
DataFrame是二維數(shù)據(jù)對象
head：作為列索引
index_col：哪一列作為行索引
encoding:編碼格式
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loc[ , ]? ,前是行 ,后是列
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n維ndarray創(chuàng)建
np.zeros()
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sdwefwwewwe
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股票數(shù)據(jù)特殊值處理的方法
1、股票數(shù)據(jù)精度處理：round() ? astype() applymap() lambda()
print df_csvload.applymap(lambda x:'%0.2f'%x)精確格式化
2、
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獲取csv數(shù)據(jù)
df_csvload=pd.read_csv("*.csv","parse_dates=True,index_col=0,encoding='gb2312'")
print df_csvload.head(3) 前三行
print df_csvload.tail(3) 最后三行?
print df_csvload.info() 查看缺失值
print df_csvload.isnull() 查看缺失值true，false?
print df_csvload.isnull(）.T.any()缺失值的位置?
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api接口
金融數(shù)據(jù)模塊獲取股票數(shù)據(jù)方法：DataReader()
DataFrame存儲為csv文件方法：dataframe.to_csv()
import numpy as np
import pandas as pd
import pands_datareaer.data as web
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