import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm #统计运算
import scipy.stats as scs #科学计算
import matplotlib.pyplot as plt #绘图
import csv
#导入csv数据，daype设置数据列的数据类型
daily_quote = pd.read_csv('factor/daily_quote2.csv', dtype={'symbol':str,'tickerid':str})
#输出数据的头五行和后10行
print daily_quote.head()
print daily_quote.tail(n=10)
#得到数据的index（行名）和columns（列名）
print daily_quote.columns
print daily_quote.index
#通过索引得到需要的行和列，得到数据的描述
print daily_quote.loc[1:70,['tickerid','symbol']]
print daily_quote.describe()
#得到股票的tickerid，tradetime，close
print daily_quote.loc[:,['tickerid','tradetime','close']]
daily_quote_close = daily_quote.loc[:,['tickerid','tradetime','close']]
#重设数据索引（index），得到多层索引的数据
daily_quote_close_ticker = daily_quote_close.set_index(["tickerid", "tradetime"])
#多重索引Series转换为DataFrame，第二层索引为列。空数据用0替换。行转列
daily_quote_tradedate =daily_quote_close_ticker.unstack().fillna(0)
print daily_quote_tradedate.head()
python 数据处理
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