Pandas的使用记录

Pandas的使用记录:

df.to_excel(f"{data_save_path}/{excel_name}", index=False) #保存的时候使用index = False即可去除DataFrame自带的索引列

添加数据:

df = pd.concat([df, pd.DataFrame({
            '序号': index,
            '股票代码': data["DIM_SCODE"],
            '股票简称': data["SECURITYSHORTNAME"],
            '一致行动人': data["SHAREHDNAME"],
            '股东排名': ",".join([f"第{i}" for i in data["CONCERTEDGROUP"].split(",")]),
            '持股数量(股)': data["SL"] if data["SL"] > 0 else "-",
            '持股比例(%)': data["BL"],
            '持股数量变动(股)': data["BD"] if data["BD"] else "-",
            '行业': data["PUBLISHNAME"],
            '公告日期': data["NOTICEDATE"]
        }, index=[0])], ignore_index=True)

# 新版本append方法已经不存在了, 只能通过两个dataFrame拼接的方式来添加数据

创建DataFrame的时候不能添加index = ["序号"], 否则会出现多级表头, 会多出一行空白行

df = pd.DataFrame(
    columns=['序号', '股票代码', '股票简称', '一致行动人', '股东排名', '持股数量(股)', '持股比例(%)',
             '持股数量变动(股)', '行业', '公告日期'], dtype=str)
# 多出空白行的创建方式:
# df = pd.DataFrame(
#    columns=['序号', '股票代码', '股票简称', '一致行动人', '股东排名', '持股数量(股)', '持股比例(%)',
#             '持股数量变动(股)', '行业', '公告日期'], dtype=str, index=['序号'])