python中DataFrame運算的示例分析

這篇文章給大家分享的是有關python中DataFrame運算的示例分析的內(nèi)容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

Python的優(yōu)點有哪些

1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統(tǒng)語言相比，Python對代碼格式的要求沒有那么嚴格；2、Python屬于開源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺上使用；3、Python面向?qū)ο?，能夠支持面向過程編程,也支持面向?qū)ο缶幊蹋?、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序；5、Python功能強大，擁有的模塊眾多，基本能夠?qū)崿F(xiàn)所有的常見功能。

1、算術運算

data["open"].add(3).head() # open統(tǒng)一加3  data["open"] + 3
data.sub(100).head() # 所有統(tǒng)一減100 data - 100
data["close"].sub(data["open"]).head() # close減open

2、邏輯運算

query(expr) expr：查詢字符串

isin(values) 判斷是否為values

data[data["p_change"] > 2].head() # p_change > 2
data[(data["p_change"] > 2) & (data["low"] > 15)].head()
 
data.query("p_change > 2 & low > 15").head()
 
# 判斷'turnover'是否為4.19, 2.39
data[data["turnover"].isin([4.19, 2.39])]

3、統(tǒng)計運算

describe()

能夠直接得出很多統(tǒng)計結(jié)果，count,mean,std,min,max等。

data.describe()
data.max(axis=0)
data.idxmax(axis=0) #最大值位置

感謝各位的閱讀！關于“python中DataFrame運算的示例分析”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！