学用python进行数据分析（2）

 

2、  数据的规整。数据的规整化工作包括清理、转换、合并、重塑。主要目的是将获取的数据转化成我们需要的结构、格式和内容。为了做散点图，我们需要收盘价和成交量两列数据，前面的代码已经实现。做折线图，需要以成交量做索引、收盘价做值的series。分别做3个series，即后5日的、倒数第10日到倒数第5日的、倒数第15日到倒数第10日的。所涉及的知识点如下。

      a)从DataFrame中获取符合条件的数据。如从df中获取stockname(股票名称)为‘三全食品’的数据，         df[df[‘stockname’]=’三全食品’]，其中df[‘stockname’]=’三全食品’将获得一个布尔数         组，通过它得到符合条件的数据。

      b)从DataFrame中获取指定的列。获取一个列名为‘closeing’的指定的列，df[‘closeing’]。获          取两个列名分别为’closeing’,’volume’的指定的列，df[['closeing','volume'] 。

      c)从DataFrame中获取一个以’closeing’列的数据为值、以’volume’列的数据为索引的series。         一种方法是用set_index，将某一列设置为索引，另一种方法是用构建series的方法，例如                 srs1=Series(df['closeing'].values,index=df['volume'].values)。

下面是实现数据规整化的代码：

srs1=Series(df['closeing'].values[-5:],index=df['volume'].values[-5:])

srs2=Series(df['closeing'].values[-10:-4],index=df['volume'].values[-10:-4])

srs3=Series(df['closeing'].values[-15:-9],index=df['volume'].values[-15:-9])

转载于:https://my.oschina.net/u/2282638/blog/806314