一、DataFrame构建

1.用多个列表构建

#构建DataFrame

#self._stkpool_uni、codes、end_date(这些list用append填充值,保证各个list中元素个数一致)
        dfData = {"STK_UNI_CODE":self._stkpool_uni, "STK_CODE":codes, "END_DATE":end_date,
                  "SCORE_FAC":score, "DIS_FAC":descri, "RAT_FAC":star, "MAC_FAC":mac}
        df = pd.DataFrame(data=dfData)

2.用一个列表构建(其中列表元素为dict,dict的值来自tuple)

  findata_list = []              #定义一个空list
   for res in query_Object:          #res是元组
            dict_fin = {}             #定义一个空dict
            for arr in range(0,len(res)):       #for循环元组
                dict_fin[columns[arr]] = res[arr]   #给dict填值
            findata_list.append(dict_fin)      #给list填值
       dfQuery = pd.DataFrame(findata_list)   #通过list构建DataFrame

二、DataFrame一系列小操作总结

1.DataFrame排序

  ①.根据列值排序(sort_values)

    df_return = df_return.sort_values(['date', 'gpcode'], ascending=[0,1])  # 排序,0倒序,1正序

  ②.根据索引值排序(sort_index)

    dfSort = dfSort.sort_index(ascending=False)

2.DataFrame query

  strsql = "index <= '{0}'".format(date)
      df_entrydate = dfSort.query(strsql)

3.DataFrame取值

  ①根据已知索引取值(ix)

    res= dfQuery.ix[index]

  ②取一段数据块(iloc)

    ret = copy.copy(df_entrydate.iloc[:1])   #取dataframe第一行数据

4.DataFrame更改某列的某一个值(loc[索引值,列名])

  df_stopdate.loc[df_stopdate.index, "date"] = dict_stopdate[key]

5.DataFrame设置索引(set_index)

  ①df_return = df_return.set_index('a', 'b')

  ②

  import copy
  ret = copy.copy(df_entrydate.iloc[:1])   #取dataframe第一行数据
      ret.index=[[gpcode],[date]]
      ret.index.names=["gpcode","date"]
      df_return = df_return.append(ret)

6.DataFrame取一列索引的值

  ①一重索引取值

    df.index.tolist()

  ②多重索引取值(df.index.get_level_values('列名'))

    dfQuery.index.get_level_values('gpcode')

7.DataFrame删除某一列(del)

  del(df_entrydate["gpcode"])

未完待续。。。

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