pandas读取股票文件,以日期为index输出

本文介绍如何利用Python的Pandas库从CSV文件中读取特定列的股票数据,并展示如何设置日期作为数据索引。

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import pandas as pd
datt=pd.read_csv('D:\python_prj_1\s0000001.csv',encoding='gbk',
                 usecols=['日期','股票代码','名称','成交金额'],parse_dates=['日期'],
                 index_col='日期')
#datt=datt.sort_values(by=['成交金额'])
#d=datt.日期[0]
#t=type(d)
#print(t)
print(datt.ix['2018-04-19'])

### 如何使用Python读取DICOM文件并将其数据导出到Excel 为了实现这一目标,可以采用Pydicom库来解析和操作DICOM文件中的元数据以及像素数据。对于将这些信息保存至电子表格的任务,则推荐利用Pandas库配合Openpyxl引擎完成。 #### 安装必要的库 首先安装所需的第三方包: ```bash pip install pydicom pandas openpyxl ``` #### 读取DICOM文件并提取所需的数据 下面展示了一段用于加载指定路径下的单个DICOM文件,并从中获取特定标签值(如患者姓名、研究日期等),同时也尝试访问图像矩阵尺寸作为示例属性: ```python import pydicom from collections import OrderedDict def extract_dicom_info(file_path): ds = pydicom.dcmread(file_path) info_dict = OrderedDict([ ('PatientName', str(ds.PatientName)), ('StudyDate', str(ds.StudyDate)), ('Rows', int(ds.Rows)), ('Columns', int(ds.Columns)) ]) return info_dict, ds.pixel_array.shape ``` 此函数返回两个对象:一个是包含所选DICOM头字段及其对应值得字典;另一个则是表示图片大小的形状元组[^1]。 #### 将提取的信息存储到DataFrame结构里 创建一个新的Pandas DataFrame实例用来容纳多条记录。每当我们处理新的DICOM文件时,只需调用上述方法并将结果追加进去即可形成完整的表单视图。 ```python import pandas as pd data_list = [] shape_list = [] for file_name in ['file1.dcm', 'file2.dcm']: # 替换为实际文件列表 extracted_data, shape = extract_dicom_info(file_name) data_list.append(extracted_data) shape_list.append(shape) df = pd.DataFrame(data_list) print(df.head()) ``` 这段代码会打印出前几行已构建好的DataFrame内容以便预览。如果想要查看所有列名或具体某一行的具体数值也可以相应调整`head()`参数或者直接索引定位。 #### 导出成Excel文档 最后一步就是把整理后的表格形式化输出给用户。这里选择了XLSX格式因为其兼容性强且支持样式设置等功能特性。 ```python output_excel = "output.xlsx" with pd.ExcelWriter(output_excel, engine='openpyxl') as writer: df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1", index=False) ``` 以上即完成了整个流程的设计与编码工作。需要注意的是,在真实应用场景下可能还需要考虑异常情况的发生,比如文件不存在或是无法识别的DICOM版本等问题,因此建议加入适当的错误捕捉机制以提高程序健壮性[^3]。
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