Finology 大数据金融

通过大数据以量化金融

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删除列

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2
df.drop([col1, col2], axis=1)
df.drop(columns=[col1, col2])

删除行

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df.drop([index1, index2], axis=0)
df.drop(index=[index1, index2])

查找唯一

1
df[col].unique()

按值筛选

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df[df[col].isin(['银行', '保险'])]

分类

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bins = [0, 10, 20, 30]
pd.cut(df[col], bins, labels=[l1, l2, ...])

分为5个桶 

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pd.qcut(df[col], 5)

长宽转换

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df.stack()

原来的Index变成MultiIndex: (index1, col1), (index1, col2), (index1, col1), (index2, col2)

宽表转长表

平安银行 yoy_2019 yoy_2020 yoy_2021

1
df.melt(id_vars=[col1], var_name=['year'], value_name='yoy')

长表转宽表

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df.pivot_table(index=[col1], columns=['year'], values=['yoy'])

apply()和applymap()

apply按列、行应用函数

分位数

1
pd.quantile([0.1, 0.2])

相关性

1
df[col1].corr(df[col2])

date_range

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pd.date_range('2020-01-31', '2021-12-31', freq='M')

就会生成每个月最后一天的日期序列。

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range 函数用于生成一个整数（integer）序列。

range(start, end, step)，返回类型为range，左闭右开区间。

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for i in range(1, 10, 2):
    print(i)
    
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9

arange 是 numpy 包下面的函数，生成一个 float64 的 Array。

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import numpy as np
for i in np.arange(1, 2, 0.1):
    print(i)
    
1.0
1.1
1.2000000000000002
1.3000000000000003
1.4000000000000004
1.5000000000000004
1.6000000000000005
1.7000000000000006
1.8000000000000007
1.9000000000000008

这里涉及到一个问题就是 float 比较大小的问题，可以使用 math.isclose() 函数。

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if math.isclose(1.2000000000000002, 1.2, rel_tol=1e-5)

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我们使用 IDEA 在项目中查找某个字符串时，搜索结果的数量如果超过某个阈值，那就会显示不出来。

如图所示，100+ matches in 100+ files。

可以对 IDEA 进行设置，以显示更多数量的结果集。

Help -> Find Action

输入Registry

找到参数 ide.usages.page.size，把结果设置为你想要的值。

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