2016.12.09回顾 dataframe获取某一个值的索引

最新推荐文章于 2025-08-04 23:55:16 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-04 23:55:16 发布 · 1.6w 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文分享了使用JoinQuant平台实现个人交易算法的经验，并进行了回测对比。同时介绍了改进风控系统功能的过程，以及如何利用Python的pandas库来处理股票价值排名等数据操作技巧。

1、我上午玩了会儿joinquant，按照自己的算法实现一些卖点，进行回测比较

2、改良了一个风控系统方面的功能

3、要记录股票的市值排名，学习了一下pandas.dataframe的用法，我要在dataframe中取出索引，最后是把dataframe的某一列拿出来，也就是说是一个series，然后用list()或者tolist()方法把series转换成list，然后对于list中没有重复的value的时候，然后用list.index(value)可以返回value在list中的索引值，有重复value的话就会返回第一个索引值

4、然而有时候觉得自己方法很make sense，但是实际用起来还不如之前的，不那么讲道理的方法（至少我没看出来逻辑合理性）

万字详解：云原生AI/大数据生态中Spark分布式数据处理框架的深度解析
AI天才研究院
04-13 938
1.1 内存计算引擎与性能突破 Apache Spark作为一款专为大规模数据处理设计的分布式计算框架，其最显著的优势在于内存计算能力。与传统Hadoop MapReduce将中间结果写入磁盘不同，Spark允许数据在内存中直接迭代计算，使得批处理速度提升最高达100倍（内存模式）或10倍（磁盘模式）。例如，某金融机构使用Spark处理1TB交易数据时，MapReduce需数小时完成的任务，Spark在内存中仅需数分钟完成。1.2 多范式统一处理架构 Spark通过分层API设计实现了多数据处理的范式统一：
alpha值计算 qcolor_量化交易与机器学习（四）：如何研究alpha因子
weixin_39562579的博客
12-21 2339
算法交易策略由指示何时购买或出售资产以产生相对于基准（例如指数）的较高回报的信号驱动。 资产回报率中未通过暴露于该基准而无法解释的部分称为alpha，因此旨在产生这种不相关收益的信号也称为alpha因子。本章主要介绍alpha因子一、从数据到信号Alpha因子是原始数据（raw data）的转换，旨在预测资产价格的变动。它们旨在捕获驱动资产回报的风险。每当策略评估因子以获得信号时，因子可以组合一个...
DataFrame通过行、列索引，获取指定位置的值
机灵鬼
09-27 2万+
客户需求 DataFrame通过行、列索引，获取指定位置的值
pandas dataframe 得到某一值所在的行索引
热门推荐
yutingwu816的博客
06-03 7万+
随便假设一个数据框： import csv import pandas as pd data = {"year": [2010, 2011, 2012, 2013], "month": [1, 2, 3, 4], "date": [5, 6, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) print(df) 找到指定数值所在行索引： # 找到指定数值所在行索引： # 比如2012年所在的行索引 index = df[df.year == 2012].index.tolist()[
获取DataFrame的值的索引以及其他
S_o_l_o_n的博客
09-30 8751
1、可以用DataFrame的条件索引，即令df_sub=df[conditions]，然后再获取df_sub的index属性即可 2、对于某一个列，可以先转化为list类型，然后利用list.index(values)方法获取索引，其中若有重复着，则返回第一个值对应的索引 3、list.count(value)可返回value在list中的个数 4、DataFrame.count()返回每...
python中Pandas之DataFrame索引、选取数据
weixin_46713695的博客
07-24 2万+
python中Pandas之DataFrame索引、选取数据
python pandas查找DataFrame中指定数据的索引
weixin_44346972的博客
09-15 2万+
查找DataFrame中特定值的索引举个例子，代码演示：1，创建一个DataFrame2，寻找数据中columns列名 ~BoolCol=30~ 和 ~attr=44~ 所在的行索引3，返回列表中的4就是满足条件的索引 举个例子，代码演示： 1，创建一个DataFrame import pandas as pd df = pd.DataFrame({'BoolCol': [10, 20, 30, 30, 40],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]},index=[1,2,3,4
Python数据分析_Pandas_数据组合和缺失值处理_4
AGI爱好者_数仓&可视化&数据分析工程师_Vae’伯乐‘
12-26 1496
简介好多数据集都含缺失数据。缺失数据有多重表现形式数据库中，缺失数据表示为NULL在某些编程语言中用NA表示缺失值也可能是空字符串（’’）或数值在Pandas中使用NaN表示缺失值NaN，NAN，nan，他们都一样缺失值和其它类型的数据不同，它毫无意义，NaN不等于0，也不等于空串数据中出现缺失值是很常见的计算的过程中, 两个表join 可能会有缺失原始的数据中也有可能直接带着缺失值数据处理和模型训练的时候, 有很多场景要求必须先把缺失值处理掉,想处理缺失值先要在数据中找到缺失值。
Spark DataFrame、Spark SQL、Spark Streaming入门教程
pysense的博客
01-14 2269
文章目录前言1、RDD、Spark DataFrame、Spark SQL、Spark Streaming2、Spark DataFrame2.1 创建基本的Spark DataFrame2.2 从各类数据源创建Spark DataFrame2.3 Spark DataFrame持久化数据2.4 Dataframe常见的API3、Spark SQL4、Spark Streaming实时计算TCP...
语义索引技术：如何提升AI应用的检索准确率
最新发布
AI算力网络与通信的博客
08-04 935
语义索引（Semantic Indexing）是一种基于文本深层语义而非表面关键词的索引技术。它通过将文本（句子、段落、文档）转换为高维向量（称为"语义向量"或"嵌入向量"），构建能够反映语义相似度的索引结构，从而实现"基于意思"的检索。举个直观的例子：对于"如何提升编程效率"和"程序员怎样提高写代码速度"这两句话，传统索引会因关键词（“提升"vs"提高”、“编程效率"vs"写代码速度”）不同而视为不相关；但语义索引会将它们映射到向量空间中距离极近的两个点，判定为高度相关。
dataframe索引总结
m0_46172703的博客
09-16 4470
df[]的参数只能传入一个维度，要么是行索引，要么是列索引，不能同时传入行索引和列索引。 df[]生成的结果有的是series,有的是dataframe。 df[]传入一个值或一个列表时，传入的是列索引。传入行索引时，只能传入切片。 .loc和.iloc的参数可以有值、列表、切片三种方式。传入值时，结果是series，传入列表和切片时，结果是dataframe。 .loc和.iloc的参数通过逗号分为两部分，前面是行索引或下标，后面是列索引或下标，列索引可以省略，但行索引不能省略。 ...
pandas 返回值的索引
weixin_42118352的博客
11-25 1784
【代码】pandas 返回值的索引。
Pandas
2201_75550838的博客
02-08 552
函数：loc[]：根据行或者列标签获取数据#获取单行数据，返回结果是Series，该对象的索引是DataFrame的列索引#获取多行数据#通过切片获取多行数据，（切片包括终止值），结果返回DataFrame#通过行标签和列标签获取数据，返回结果是一个标量。
pandas.DataFrame获取满足某条件的行、元素所在的索引(index)
漫步量化
03-15 6万+
dataframe中根据某些条件得到特定的行或者特定的元素，如何找出这些行、元素所在的index，也就是行号。 _temp = {'job':['farmer', 'teacher', 'worker', 'acter', 'present'], 'money':[3000, 7000, 5000, 100000, 66666]} df = pd.DataFrame(_temp) print(df...
如何获取dataframe的某个column的值为某值的行的index和行号
ruguowoshiyu的博客
11-28 1万+
如下代码，column a为0的index 为1 行号为0      a   b   c 1   0   2  4 2   1   3  5 import pandas as pd import numpy as np data_frame = pd.DataFrame({'a':[0,1],'b':[2,3],'c':[4,5]}) data_frame.index = [1,2] ...
pyspark.sql DataFrame 根据索引顺序读取某行某列的一个具体值
Gemini
04-03 3545
在上述方法中，第一种和第二种方法需要将部分或全部数据加载到内存中，可能会导致内存不足的问题。第三种方法使用Window函数和row_number()函数处理数据，具有更好的性能和内存效率，尤其是在处理大型数据集时。不过，需要注意的是，为了确保行号的正确性，需要在Window.orderBy()函数中指定一个合适的排序列。在本示例中，使用了"id"列进行排序。
获取dataframe中某列中某几个值对应的index索引
qq_41598736的博客
06-27 2万+
例如:获取num 列中,值在num_with_fault中的值对应的index num_with_fault=[1,2,4] df['num'] =[3,4,2,55,6] index_with_fault = df[df.loc[:,'num'].isin(num_with_fault)].index 则:index_with_fault = [1,2] ...
Python pandas read_html返回值List，DataFrame索引方法（行，列索引，行列索引）示例 | dataframe移除空行列、移除行列、数据格式化小数位、百分比、千分位分隔
CDamogu
05-08 3138
什么情况下返回值是List，什么时候是DataFrame 如何把List转换为DataFrame 如何打印表格及如何保存到Excel表格 如何行索引 如何列索引 如何行列索引 pandas dataframe 方法示例 pandas dropna()移除空行、空列 pandas drop() 删除列 pandas drop() 删除行 DataFrame数据格式化 (设置小数位数) DataFrame数据格式化 (设置百分比) DataFrame数据格式化 (设置千分位分隔符)
获取dataframe中的某几个值 对应的索引
weixin_42653353的博客
06-03 3096
取出特定条件 转list ch_index=list(userItem[userItem[‘***']==nature]['客户姓名']) 用isin 找寻 seriesItem.loc[:,'客户姓名'].isin(ch_index)].index
pandas.core.frame.DataFrame 如何获取索引
05-22
1. `.index` 属性：返回一个 Index 对象，包含 DataFrame 的行索引。 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c']) print(df.index) # 输出: Index...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值