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  • CSV数据的处理(增加行列索引,提取,构造,保存)

    CSV数据的处理:

    1.数据行和列索引的设置。

    2.数据的解析代码和时间的处理。

    3.从原始数据中切片数据(提取部分数据)。

    4.行列数据的提取(含多行数据)

    5.数据的构造。

    # hanbb
    # come on!!!
    import pandas as pd
    import csv
    
    # 标题的设置
    column_title = ['时间','上海A股','上海A股最新值','股票家数','亏损家数','近一月数据','近三月数据','近六月数据','近一年月数据',
                    '深圳A股','深圳A股最新值','深圳A股股票家数','深圳A股亏损家数','深圳A股近一月数据','深圳A股近三月数据','深圳A股近六月数据','深圳A股近一年月数据',
                    '沪深A股板块名称','沪深A股最新值','沪深A股股票家数','沪深A股亏损家数','沪深A股近一月数据','沪深A股近三月数据','沪深A股近六月数据','沪深A股近一年月数据',
                    '深市主板板块名称','深市主板最新值','深市主板股票家数','深市主板亏损家数','深市主板近一月数据','深市主板近三月数据','深市主板近六月数据','深市主板近一年月数据',
                    '中小板板块名称','中小板最新值','中小板股票家数','中小板亏损家数','中小板近一月数据','中小板近三月数据','中小板近六月数据','中小板近一年月数据',
                    '创业板板块名称','创业板最新值','创业板股票家数','创业板亏损家数','创业板近一月数据','创业板近三月数据','创业板近六月数据','创业板近一年月数据',]
    
    # 部分数据的截取
    guxilv = pd.read_csv("E:\download2\guxilv.csv",encoding="gbk",names=column_title,index_col='时间',usecols=[0,1,3],parse_dates=True)   # usecols 提取部分数据
    print(guxilv)
    
    # 数据的读取,解码,设置列标题,设置行表标题
    guxilv = pd.read_csv("E:\download2\guxilv.csv",encoding="gbk",names=column_title,index_col='时间')  # 需要设置编码,否则打不开
    
    # column 标题
    print(guxilv.columns)
    
    # 时间设置为index
    print(guxilv.index)
    
    # 提取列信息
    print(guxilv['中小板最新值'])                   # 带时间索引
    print(guxilv['中小板最新值'].values)            # 只有值
    print(guxilv[['中小板最新值','创业板最新值']])  # 两列数据
    
    # 提取行信息
    print(guxilv.ix['2017-12-06'])
    
    # 数据的构造
    new_info = pd.DataFrame({'shA':guxilv['上海A股最新值']})
    new_info = new_info.join(pd.DataFrame({'szA':guxilv['深圳A股最新值']}))
    # new_info = new_info.join(pd.DataFrame({'shA':guxilv['深圳A股最新值']}))
    # new_info = new_info.fillna(method='ffill')
    print(new_info)

    数据的保存

    1.将新修改的数据保存早新的文件中

    import pandas as pd
    
    # 标题的设置
    column_title = ['时间','上海A股','上海A股最新值','股票家数','亏损家数','近一月数据','近三月数据','近六月数据','近一年月数据',
                    '深圳A股','深圳A股最新值','深圳A股股票家数','深圳A股亏损家数','深圳A股近一月数据','深圳A股近三月数据','深圳A股近六月数据','深圳A股近一年月数据',
                    '沪深A股板块名称','沪深A股最新值','沪深A股股票家数','沪深A股亏损家数','沪深A股近一月数据','沪深A股近三月数据','沪深A股近六月数据','沪深A股近一年月数据',
                    '深市主板板块名称','深市主板最新值','深市主板股票家数','深市主板亏损家数','深市主板近一月数据','深市主板近三月数据','深市主板近六月数据','深市主板近一年月数据',
                    '中小板板块名称','中小板最新值','中小板股票家数','中小板亏损家数','中小板近一月数据','中小板近三月数据','中小板近六月数据','中小板近一年月数据',
                    '创业板板块名称','创业板最新值','创业板股票家数','创业板亏损家数','创业板近一月数据','创业板近三月数据','创业板近六月数据','创业板近一年月数据',]
    
    # 数据的读取
    guxilv = pd.read_csv("E:\download2\guxilv.csv",encoding="gbk",names=column_title,index_col='时间',parse_dates=True)   # usecols 提取部分数据
    
    # 数据的存取
    guxilv.to_csv("E:\download2\guxilv2.csv")
    
    print(guxilv)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hanbb/p/7994617.html
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