pandas 的学习与基本使用

墨蓝 2022-05-31 05:11 118阅读 0赞

# 1.介绍 #

是什么

pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，它是基于NumPy构建的。

关于NumPy，[参考这里][Link 1]。

主要功能

1.  具备对齐功能的数据结构DataFrame、Series
2.  集成时间序列功能
3.  提供丰富的数学运算和操作
4.  灵活处理缺失数据

安装

pip install pandas

引用

import pandas as pd

# Series #

Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签（索引）组成。

Series比较像列表（数组）和字典的结合体，有序，同时支持索引和键。

## 创建 ##

# 默认创建
    sr = pd.Series([1,5,-6,9])
    """ 默认生成整数索引 0 1 1 5 2 -6 3 9 dtype: int64 """
    
    # 指定标签创建
    pd.Series([1,5,-6,9], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
    """ a 1 b 5 c -6 d 9 dtype: int64 """
    
    # 以字典方式创建
    pd.Series({
       'a':1, 'b':2})
    """ a 1 b 2 dtype: int64 """
    
    # 取值数组和索引数组：values属性和index属性
    sr = pd.Series([1,5,-6,9])
    sr.index
    sr.values
    """ RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) array([ 1, 5, -6, 9], dtype=int64) """
    
    sr = pd.Series([1,5,-6,9], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
    sr.index
    sr.values
    """ 说明，字符串是object Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object') array([ 1, 5, -6, 9], dtype=int64) """

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6
 *  7
 *  8
 *  9
 *  10
 *  11
 *  12
 *  13
 *  14
 *  15
 *  16
 *  17
 *  18
 *  19
 *  20
 *  21
 *  22
 *  23
 *  24
 *  25
 *  26
 *  27
 *  28
 *  29
 *  30
 *  31
 *  32
 *  33
 *  34
 *  35
 *  36
 *  37
 *  38
 *  39
 *  40
 *  41
 *  42
 *  43
 *  44
 *  45

## 特性 ##

### Series支持NumPy模块的特性（下标） ###

1.  从ndarray创建Series：Series(arr)
    
        a = np.array([1,2,3,4])
        sr = pd.Series(a, index=['a','b','c','d'])
        """ a 1 b 2 c 3 d 4 dtype: int32 """
    
     *  1
     *  2
     *  3
     *  4
     *  5
     *  6
     *  7
     *  8
     *  9
    
    
2.  与标量运算：sr\*2
    
        sr = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])
        sr * 2
        """ a 2 b 4 c 6 d 8 dtype: int32 """
    
     *  1
     *  2
     *  3
     *  4
     *  5
     *  6
     *  7
     *  8
     *  9
    
    
3.  两个Series运算：sr1+sr2
    
        sr1 = pd.Series([1,2,3,4])
        sr2 = pd.Series([3,1,3,4])
        sr1 + sr2
        """ 0 4 1 3 2 6 3 8 dtype: int64 """
    
     *  1
     *  2
     *  3
     *  4
     *  5
     *  6
     *  7
     *  8
     *  9
     *  10
    
    
4.  索引：sr\[0\], sr\[\[1,2,4\]\]
    
        sr = pd.Series([1,5,-6,9,8], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
        
        sr[0]  # 1 简单索引
        sr[[1,2,4]]  # 花式索引
        """ b 5 c -6 e 8 dtype: int64 """
    
     *  1
     *  2
     *  3
     *  4
     *  5
     *  6
     *  7
     *  8
     *  9
     *  10
    
    
5.  切片：sr\[0:2\]（切片依然是视图形式），顾头不顾尾
    
        sr = pd.Series([1,5,-6,9,8], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
        sr[0:2]
        """ a 1 b 5 dtype: int64 """
    
     *  1
     *  2
     *  3
     *  4
     *  5
     *  6
     *  7
    
    
6.  通用函数：np.abs(sr) ，参考[num.py][Link 1]
7.  布尔值过滤：sr\[sr>0\]
8.  统计函数：mean() sum() cumsum()
    
        # cumsum() 返回前缀和
        
        sr = pd.Series([1,2,3,4,5])
        sr.cumsum()
        """ 0 1 1 3 2 6 3 10 4 15 dtype: int64 """
    
     *  1
     *  2
     *  3
     *  4
     *  5
     *  6
     *  7
     *  8
     *  9
     *  10
     *  11
     *  12
     *  13

### Series支持字典的特性（标签） ###

1.  从字典创建Series：Series(dic),
2.  in运算：’a’ in sr、for x in sr
    
        sr = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])
        'a' in sr  # True
        sr.get('a') # 1 
        
        
        # 注意，不同与python的字典类型，循环Series对象，结果就是值，而不是键
        
        for i in sr:
            print(i)
        """ 1 2 3 4 """
    
     *  1
     *  2
     *  3
     *  4
     *  5
     *  6
     *  7
     *  8
     *  9
     *  10
     *  11
     *  12
     *  13
     *  14
     *  15
    
    
3.  键索引：sr\[‘a’\], sr\[\[‘a’, ‘b’, ‘d’\]\]
    
        sr = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])
        sr['a'] # 1
        
        
        # 花式索引
        
        sr[['a','b','d']] 
        """ a 1 b 2 d 4 dtype: int64 """
    
     *  1
     *  2
     *  3
     *  4
     *  5
     *  6
     *  7
     *  8
     *  9
     *  10
     *  11
     *  12
     *  13
    
    
4.  键切片：sr\[‘a’:’c’\]，顾头顾尾
    
        sr = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])
        sr['a':'c']
        """ 等同于sr[0:3]，只不过通过标签索切片，顾头顾尾: a 1 b 2 c 3 dtype: int64 """
    
     *  1
     *  2
     *  3
     *  4
     *  5
     *  6
     *  7
     *  8
     *  9
    
    
5.  其他函数：get(‘a’, default=0)等
    
        sr = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])
        sr.get('f', default=0)  # 0
    
     *  1
     *  2

## 整数索引 ##

Series对象的索引既可以是标签，又可以是整数。

特别注意：如果索引是整数类型，则根据整数进行数据操作时总是面向标签的！(即如果索引即可以解释成下标，有可以是标签时，以标签解释)

解决方案：sr.loc() 以标签解释； sr.iloc() 以下标解释

import pandas as pd
    import numpy as np
    
    sr = pd.Series(np.random.uniform(1,10,5))
    """ 0 2.699248 1 7.649924 2 5.232440 3 6.690911 4 5.734944 dtype: float64 """
    sr[-1]  # 报错，KeyError: -1 因为默认以标签解释，而-1这个标签不存在
    
    sr.iloc[-1] # 5.734944 （因为是随机数，这里值是随机的）
    sr.loc[-1]  # KeyError: 'the label [-1] is not in the [index]'

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6
 *  7
 *  8
 *  9
 *  10
 *  11
 *  12
 *  13
 *  14
 *  15
 *  16

## Series数据对齐 ##

Series对象运算时，会按索引进行对齐然后计算。如果存在不同的索引，则结果的索引是两个操作数索引的并集

# 索引都存在时,按标签对齐
    sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
    sr2 = pd.Series([11,20,10], index=['d','c','a',])
    sr1+sr2
    """ a 33 c 32 d 45 dtype: int64 """
    
    #存在不同的索引时，缺失值返回NaN
    sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b'])
    sr1+sr3
    """ a 33.0 b NaN # 缺失值 c 32.0 d 45.0 dtype: float64 """
    
    # 如何在两个Series对象进行算术运算时将缺失值设为0？ 
    # 使用函数（add, sub, div, mul），而不是运算符，指定fill_value参数
    sr1.add(sr3, fill_value=0)
    """ a 33.0 b 14.0 # 缺失值赋值0，使不影响运算结果 c 32.0 d 45.0 dtype: float64 """

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6
 *  7
 *  8
 *  9
 *  10
 *  11
 *  12
 *  13
 *  14
 *  15
 *  16
 *  17
 *  18
 *  19
 *  20
 *  21
 *  22
 *  23
 *  24
 *  25
 *  26
 *  27
 *  28
 *  29
 *  30
 *  31
 *  32
 *  33

## Series缺失数据 ##

缺失数据：

使用NaN（Not a Number）来表示缺失数据。其值等于np.nan。内置的None值也会被当做NaN处理。

处理缺失数据的相关方法：

1.  isnull() 返回布尔数组，缺失值对应为True；等同于NumPy中的isnan()
2.  notnull() 返回布尔数组，缺失值对应为False
3.  dropna() 过滤掉值为NaN的行
4.  fillna() 填充缺失数据

import pandas as pd
    import numpy as np
    
    sr = pd.Series([33, np.nan, 32, np.nan], index=['a','b','c','d'])
    sr.notnull()
    """ a True b False c True d False dtype: bool """
    
    # 布尔过滤
    sr[sr.notnull()]
    """ a 33.0 c 32.0 dtype: float64 """
    
    # 效果等价于布尔过滤
    sr.dropna()
    """ a 33.0 c 32.0 dtype: float64 """
    
    # 填充(这里用平均值填充，注意，mean()函数在计算平均值是会自动过滤掉NaN)
    sr.fillna(sr.mean())
    """ a 33.0 b 32.5 c 32.0 d 32.5 dtype: float64 """

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6
 *  7
 *  8
 *  9
 *  10
 *  11
 *  12
 *  13
 *  14
 *  15
 *  16
 *  17
 *  18
 *  19
 *  20
 *  21
 *  22
 *  23
 *  24
 *  25
 *  26
 *  27
 *  28
 *  29
 *  30
 *  31
 *  32
 *  33
 *  34
 *  35
 *  36
 *  37
 *  38
 *  39

# DataFrame #

DataFrame是一个表格型的数据结构（二维数据结构），含有一组有序的列。DataFrame可以被看做是由Series组成的字典，并且共用一个索引。

## 创建 ##

# 通过字典的方式创建，key相当于列名（也可以理解为数据库的字段），自动创建整数索引。
    pd.DataFrame({
       'one': [1,2,3,4,], 'two': [4,3,2,1]})
    """ one two 0 1 4 1 2 3 2 3 2 3 4 1 """
    
    # 通过字典和Series对象创建: 取Series对象中标签的并集作为索引，缺失值为NaN
    pd.DataFrame({
       'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),
                  'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])})
    """ one two a 1.0 2 b 2.0 1 c 3.0 3 d NaN 4 """

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6
 *  7
 *  8
 *  9
 *  10
 *  11
 *  12
 *  13
 *  14
 *  15
 *  16
 *  17
 *  18
 *  19
 *  20

DataFrame的类似与数据库中的表，我们一般很少手动创建DataFrame，而是从文件中读取，这个后面会写到。

csv文件的读取和写入：

1.  df = pd.read\_csv(‘601318.csv’)
2.  df.to\_csv()

## 常用属性及方法 ##

1.  T 转置
2.  index 获取索引
3.  columns 获取列索引
4.  values 获取值数组

df = pd.DataFrame({
       'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),
                  'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])})
    """ one two a 1.0 2 b 2.0 1 c 3.0 3 d NaN 4 """
    
    # 转置
    df.T
    """ a b c d one 1.0 2.0 3.0 NaN two 2.0 1.0 3.0 4.0 """
    
    # 获取索引
    df.index
    """ Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object') """
    
    # 获取列索引
    df.columns
    """ Index(['one', 'two'], dtype='object') """
    
    # 获取值数组
    df.values
    """ array([[ 1., 2.], [ 2., 1.], [ 3., 3.], [ nan, 4.]]) """

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6
 *  7
 *  8
 *  9
 *  10
 *  11
 *  12
 *  13
 *  14
 *  15
 *  16
 *  17
 *  18
 *  19
 *  20
 *  21
 *  22
 *  23
 *  24
 *  25
 *  26
 *  27
 *  28
 *  29
 *  30
 *  31
 *  32
 *  33
 *  34
 *  35
 *  36
 *  37
 *  38

## 索引和切片 ##

df = pd.DataFrame({
       'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),
                  'two':pd.Series([5,4,7,2],index=['b','a','c','d']),
                    'three':pd.Series([6,8,3,9], index=['a','b','c','d'])})
    """ one three two a 1.0 6 4 b 2.0 8 5 c 3.0 3 7 d NaN 9 2 """
    
    ######## 位置索引 iloc ################################
    
    # 取一维数据（Series对象）,按行取
    df.iloc[3]  # iloc下标索引
    """ one NaN three 9.0 two 2.0 Name: d, dtype: float64 """
    
    # 取某个值
    df.iloc[3,1]  # 9 3行1列
    
    # 切某个区域；逗号左边是行，右边是列
    df.iloc[0:3,1:]
    """ three two a 6 4 b 8 5 c 3 7 """
    
    # 花式索引
    df.iloc[[0,3],[0,2]]
    """ one two a 1.0 4 d NaN 2 """
    
    ####### 标签索引 先列后行 ############################
    
    # 取一维数据（Series对象）,按列取
    df['one']
    """ a 1.0 b 2.0 c 3.0 d NaN Name: one, dtype: float64 """
    
    
    # 取某个值, 按标签，先列后行
    df['two']['a'] # 4 two列a行
    
    # 注意：先行后列时，千万不要连用两个中括号, 除非指定loc
    df['b']['two']  # 报错 KeyError: 'b'
    df.loc['b']['two']  # 5
    
    ###### 布尔索引 ###################################
    
    df[df['one']>1]
    """ one three two b 2.0 8 5 c 3.0 3 7 """
    
    # isin([]) 判断在不在
    df[df['two'].isin([2,4])]
    """ one three two a 1.0 6 4 d NaN 9 2 """
    
    # 不符合条件全部设置缺失值
    df[df>6] 
    """ one three two a NaN NaN NaN b NaN 8.0 NaN c NaN NaN 7.0 d NaN 9.0 NaN """
    
    
    """ 总结： 通过位置取值时，加iloc指定 通过标签取值时，先列后行；如果要先行后列，加loc指定 （因为DateFrame类似于数据库中的表，因此通过列（字段）取值显然更有意义） """

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6
 *  7
 *  8
 *  9
 *  10
 *  11
 *  12
 *  13
 *  14
 *  15
 *  16
 *  17
 *  18
 *  19
 *  20
 *  21
 *  22
 *  23
 *  24
 *  25
 *  26
 *  27
 *  28
 *  29
 *  30
 *  31
 *  32
 *  33
 *  34
 *  35
 *  36
 *  37
 *  38
 *  39
 *  40
 *  41
 *  42
 *  43
 *  44
 *  45
 *  46
 *  47
 *  48
 *  49
 *  50
 *  51
 *  52
 *  53
 *  54
 *  55
 *  56
 *  57
 *  58
 *  59
 *  60
 *  61
 *  62
 *  63
 *  64
 *  65
 *  66
 *  67
 *  68
 *  69
 *  70
 *  71
 *  72
 *  73
 *  74
 *  75
 *  76
 *  77
 *  78
 *  79
 *  80
 *  81
 *  82
 *  83
 *  84
 *  85
 *  86
 *  87
 *  88
 *  89
 *  90
 *  91
 *  92
 *  93
 *  94
 *  95
 *  96
 *  97
 *  98

## 数据对齐与缺失数据 ##

DataFrame对象在运算时，同样会进行数据对齐，结果的行索引与列索引分别为两个对象的行索引与列索引的并集。

DataFrame处理缺失数据的方法：

1.  isnull()
2.  notnull()
3.  dropna(axis=0, how=’any’,…)   
    
    
     *  axis=0 行轴（默认值）， axis=1 列轴
     *  how=’any’ 指定轴中只要有一个nan，就删掉；how=’all’ 指定轴全是nan,才删掉
4.  fillna()

import pandas as pd
    import numpy as np
    
    df = pd.DataFrame({
       'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),
                  'two':pd.Series([3,2,np.nan],index=['a','b','c'])})
    """ one two a 1 3.0 b 2 2.0 c 3 NaN """
    
    df.dropna(how='any')
    """ one two a 1 3.0 b 2 2.0 """
    
    df.dropna(how='all')
    """ one two a 1 3.0 b 2 2.0 c 3 NaN """
    
    df.dropna(axis=1, how='any')
    """ one a 1 b 2 c 3 """
    
    df.fillna(0)
    """ one two a 1 3.0 b 2 2.0 c 3 0.0 """

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6
 *  7
 *  8
 *  9
 *  10
 *  11
 *  12
 *  13
 *  14
 *  15
 *  16
 *  17
 *  18
 *  19
 *  20
 *  21
 *  22
 *  23
 *  24
 *  25
 *  26
 *  27
 *  28
 *  29
 *  30
 *  31
 *  32
 *  33
 *  34
 *  35
 *  36
 *  37
 *  38
 *  39
 *  40
 *  41
 *  42
 *  43

# 其他常用方法（Series和DataFrame） #

1.  mean(axis=0, skipna=True) 平均值   
    
    
     *  axis=0 取列平均值（默认），axis=1 取行平均值
     *  skpna默认True, False没意义，只要有NaN, 平均值值为NaN
2.  sum(axis=0)
3.  sort\_index(axis, …, ascending=True) 按行或列索引排序
4.  sort\_values(by=column, axis=0, ascending=True) 按值排序   
    
    
     *  by指定列（必须参数，且必须是列），ascending=False 倒序
5.  apply(func, axis=0) 将自定义函数应用在各行或者各列上,func可返回标量或者Series
6.  applymap(func) 将函数应用在DataFrame各个元素上
7.  map(func) 将函数应用在Series各个元素上
8.  NumPy的通用函数在Pandas中同样适用

# 层次化索引 #

层次化索引是Pandas的一项重要功能，它使我们能够在一个轴上拥有多个索引级别。

pd.Series(np.random.rand(9), index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'],
                                        [1,2,3,1,2,3,1,2,3]])
    """ a 1 0.869598 2 0.411018 3 0.489448 b 1 0.805159 2 0.202590 3 0.926205 c 1 0.779833 2 0.860388 3 0.906701 dtype: float64 """

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6
 *  7
 *  8
 *  9
 *  10
 *  11
 *  12
 *  13
 *  14

# 从文件读取与写入 #

## 读文件 ##

读取文件：从文件名、URL、文件对象中加载数据

1.  read\_csv 默认分隔符为逗号
2.  read\_table默认分隔符为\\t
3.  read\_excel读取excel文件
4.  更多格式，通过在ipython中输入pd.read\_\*? 查看   
    读取文件函数主要参数：
5.  sep 指定分隔符，可用正则表达式如’\\s+’
6.  header=None 指定文件无列名，默认列名失效
7.  names 指定列名 原文件无列名时，可通过这种方式指定，比如： names=\[‘username’, ‘phone’, ‘email’\]
8.  index\_col 指定某列作为索引 比如 index\_col = 0 指定0列为索引
9.  skip\_row 指定跳过某些行
10. na\_values 指定某些字符串表示缺失值，比如 na\_values=\[‘None’, ‘null’\] 将这些字符串作为NaN
11. parse\_dates 指定某些列是否被解析为日期，布尔值或列表

实例参看本文最后。

## 写文件 ##

写入到文件：

1.  to\_csv

主要参数：

1.  sep 指定分隔符，
2.  na\_rep 指定缺失值转换的字符串，默认为空字符串
3.  header=False 不输出列名一行
4.  index=False 不输出行索引一列

其它文件类型：

json, XML, HTML, 数据库

pandas转换为二进制文件格式（pickle）:

1.  save
2.  load

# 时间对象 #

时间序列类型：

1.  时间戳：特定时刻
2.  固定时期：如2017年7月
3.  时间间隔：起始时间-结束时间

import datetime
    
    a = datetime.datetime(2001, 1, 1, 0, 0)
    b = datetime.datetime(2021, 3, 1, 0, 0)
    c = b - a # datetime.timedelta(7364) 时间间隔对象
    c.days  # 7364

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6

python标准库：datetime ：

1.  date time datetime timedelta
2.  strftime() format, 对象变为字符串
3.  strptime() parse 把字符串变为对象

第三方包：dateutil：

pandas自带这个包，更易用，不用指定格式，常见英文日期格式都支持：dateutil.parser.parse()

import dateutil
    
    dateutil.parser.parse('2001-01-01')  
    # datetime.datetime(2001, 1, 1, 0, 0) 解析为日期对象
    
    dateutil.parser.parse('2001-01-01 09:30:00')
    # datetime.datetime(2001, 1, 1, 9, 30)
    
    dateutil.parser.parse('200/01/01')
    # datetime.datetime(200, 1, 1, 0, 0)

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6
 *  7
 *  8
 *  9
 *  10

## 时间对象处理 ##

产生时间对象数组：date\_range

1.  start 开始时间
2.  end 结束时间
3.  periods 时间长度
4.  freq 时间频率   
    
    
     *  默认为’D(ay)’，可选H(our),W(eek),B(usiness),S(emi-)M(onth),(min)T(es), S(econd), A(year),…

# 产生时间范围对象；B表示工作日，自动略过周末
    pd.date_range('2017-07-015', '2017-07-30', freq='B')
    """ DatetimeIndex(['2017-07-17', '2017-07-18', '2017-07-19', '2017-07-20', '2017-07-21', '2017-07-24', '2017-07-25', '2017-07-26', '2017-07-27', '2017-07-28'], dtype='datetime64[ns]', freq='B') """
    
    # 产生时间范围对象；SM表示半月间隔
    pd.date_range('2017-05-01', '2017-07-01', freq='SM')
    """ DatetimeIndex(['2017-05-15', '2017-05-31', '2017-06-15', '2017-06-30'], dtype='datetime64[ns]', freq='SM-15') """

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6
 *  7
 *  8
 *  9
 *  10
 *  11
 *  12
 *  13
 *  14

## 时间序列 ##

概念

时间序列就是以时间对象为索引的Series或DataFrame。

datetime对象作为索引时是存储在DatetimeIndex对象中的。

功能

1.  传入“年”或“年月”作为切片方式
2.  传入日期范围作为切片方式

比如：拿到一份股票的历史数据601318.csv，读入进行处理

![2.png][]

# index_col='date' 指定date列为索引列（否则无法通过日期范围切片）
    # parse_dates=['date'], 将date列解析为时间对象
    df = pd.read_csv('601318.csv',index_col='date', parse_dates=['date'],  na_values=['None'])
    
    # 根据时间范围切片
    df['2013-11':'2014']

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6

# 练习 #

1.  选出601318.csv中所有阳线的日期
    
        df = pd.read_csv('601318.csv',
                         index_col='date', # 日期列作为索引
                         parse_dates=['date'],
                         na_values=['None'])
        df[df['close'] > df['open']].index  # 筛选出收盘价大于开盘价的行，然后取日期索引
        """ DatetimeIndex(['2007-03-06', '2007-03-07', '2007-03-13', '2007-03-14', '2007-03-16', '2007-03-26', '2007-03-27', '2007-03-28', ... '2017-07-19', '2017-07-20', '2017-07-24', '2017-07-27', '2017-07-31', '2017-08-01'], dtype='datetime64[ns]', name='date', length=1228, freq=None) """
        
        # 结果还以通过.values 转为数组，或者.tolist() 转为列表
    
     *  1
     *  2
     *  3
     *  4
     *  5
     *  6
     *  7
     *  8
     *  9
     *  10
     *  11
     *  12
     *  13
     *  14
     *  15
     *  16
    
    
2.  新增两列，存5日均线和30日均线
    
        df['ma5'] = np.nan  # 初始化为NaN
        df['ma10'] = np.nan
        
        for i in range(4, len(df)):
            df.loc[df.index[i], 'ma5'] = df['close'][i-4:i+1].mean()  
            # 取收盘价那一列前4天到当天的均值，赋给当天ma5
        
        for i in range(10, len(df)):
            df.loc[df.index[i], 'ma10'] = df['close'][i-9:i+1].mean()
    
     *  1
     *  2
     *  3
     *  4
     *  5
     *  6
     *  7
     *  8
     *  9
    
       
    ![3.png][]   
      
    
3.  选出所有金叉日期和死叉日期
    
    ![这里写图片描述][SouthEast]  
    
    
        golden_cross = []
        death_cross = []
        
        sr = df['ma10'] >= df['ma5']
        
        """ ... 2017-07-03 False 2017-07-04 True 2017-07-05 True 2017-07-06 False 2017-07-07 False 2017-07-10 False ... T --> F : 金叉 F --> T : 死叉 """
        
        for i in range(1, len(sr)):
            if sr.iloc[i] == True and sr.iloc[i-1] == False:
                death_cross.append(sr.index[i])
        
            if sr.iloc[i] == False and sr.iloc[i-1] == True:
                golden_cross.append(sr.index[i])
4.

[Link 1]: http://blog.csdn.net/Ayhan_huang/article/details/78391877
[2.png]: /images/20220531/ebb0d0eb2adb429fb807d842ea850932.png
[3.png]: /images/20220531/24fb97d9f30d470b82fad1da583b3e62.png
[SouthEast]: /images/20220531/b05c18c238c84821a04b0ff6cabfc720.png