pandas设置行列索引
本次以股票的数据为例
数据准备&DataFrame结构
- 模块导入
import pandas as pd
import numpy as np
- numpy准备数据
stock = np.random.normal(0, 1, [500, 504])
- 使用pd.DataFrame()，将数据变为DataFrame结构
- 生成的DataFrame中默认的行列索引为数字
自定义行索引
- 准备行索引数据
- 设置行索引，在将数据变为DataFrame结构时添加：index=stock_index
- 结果展示
自定义列索引
pandas中时间序列 – date_range函数
函数功能：生成一个固定频率的时间索引，使用此函数时，须指定start，end或periods，否则报错。
语法：pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=‘D’, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs）
主要参数说明：
- periods：固定时期，取值为整数或None，设置为整数时会从根据start的时期往后取到periods天。
- freq：日期偏移量，取值为string或DateOffset，默认为’D’；当设置为’B‘时表示除去周六和周日。
- normalize：若参数为True表示将start、end参数值正则化到午夜时间戳。
- name：生成时间索引对象的名称，取值为string或None。
- closed：当closed=‘left’ 表示在返回的结果基础上，再取左开右闭的结果；当closed=’right’表示在返回的结果基础上，再取左闭右开的结果。
列索引设置
- 准备列索引数据
- 列索引数据展示
- 设置列索引，在将数据变为DataFrame结构时添加：columns=date
- 结果展示
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