python常用代码问题汇总

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python常用代码问题汇总相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1、生成dataframe数据

5、读取带 ‘,‘分隔符的txt文件

4、DataFrame格式数据处理中报错

2、安装库时出现如下错误:

3、得到股票交易日数据

 

 

1、生成dataframe数据

import pandas as pd
import numpy as np from pandas import Series,DataFrame df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list(abcd),columns=list(xyzm)) df Out[9]: x y z m a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 15

 

5、读取带 ‘,‘分隔符的txt文件

注意:如果出现编码错误,可以将txt文档另存为utf-8格式

import pandas as pd
data=pd.read_table(jingzhi.txt,parse_dates=True,sep=r,)  #设置文档采用分隔符
data.to_csv(data.csv,index=False)

# 用python写CSV、EXCEL文件
with open(abc.csv,a) as f:
    df=pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],index=list(ab))
    df.to_csv(f,mode=a,header=None)

 

4、DataFrame格式数据处理中报错

这个问题比较坑,处理办法可以重新生成新的DataFrame,把数据保存到新的DataFrame中去。

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list(abcd),columns=list(xyzm))
Backend Qt5Agg is interactive backend. Turning interactive mode on.
df
Out[10]: 
    x   y   z   m
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9  10  11
d  12  13  14  15
df_part=df.loc[a:c,:]
df_part
Out[12]: 
   x  y   z   m
a  0  1   2   3
b  4  5   6   7
c  8  9  10  11
df_part[n]=np.nan
D:Program FilesJetBrainsPyCharm Community Edition 2017.3helperspydevpydevconsole.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  ‘‘‘

 

2、安装库时出现如下错误:

  File "D:Anaconda3libshutil.py", line 393, in _rmtree_unsafe
    onerror(os.rmdir, path, sys.exc_info())
  File "D:Anaconda3libsite-packagespiputils\__init__.py", line 114, in rmtree_errorhandler
    func(path)
PermissionError: [WinError 32] 另一个程序正在使用此文件,进程无法访问。: C:\Users\matlab\AppData\Local\Temp\pip-build-r8bkas1s\pendulum
系统进程被锁,稍后再试,或者重启试试 杀死那个进程,pip进程。没找到,直接下载whl安装。

3、得到股票交易日数据

import tushare as ts
trade_date=ts.trade_cal()
trade_date=trade_date[trade_date[isOpen]==1][calendarDate]
trade_date
Out[23]: 
0        1990-12-19
1        1990-12-20
2        1990-12-21
5        1990-12-24
6        1990-12-25
7        1990-12-26
#索引重排列
trade_date=trade_date.reset_index(drop=True)
trade_date
Out[26]:
0       1990-12-19
1       1990-12-20
2       1990-12-21
3       1990-12-24
4       1990-12-25
5       1990-12-26
保存文件位置:
E:wind_get_datadate rade_date2018.csv

 














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