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Numpy

python语言中做数据科学的基础库，注重数值的计算，大多数python科学计算库的基础

# 数组和列表的区别
# 数组中只可以存储相同类型的元素
# 数组中出现不同类型的元素，会根据类型优先级进行数据转换# 数据优先级
# 字符串>浮点型>整型# 创建数组的方式
# 1、np.array()
# 2、plt创建
# 3、np的routines创建import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 创建一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 图片加载也是数组
result = plt.imread(r"F:\1.png")
# print(result)# 可返回默认值多维数组 shape是数组结构 dtype是默认值类型
a1 = np.ones(shape=(3, 4), dtype="int")
print(a1)# 返回一维数组 按范围和数量输出等差数列
a2 = np.linspace(0, 100, num=10)
print(a2)# 返回一维数组 按范围和步长也就是公差输出等差数列
a3 = np.arange(0, 20, step=2)
print(a3)# 可返回多维数组 按范围随机生成元素值 size是数组的结构
a4 = np.random.randint(0, 100, size=(4, 5))
print(a4)# 可返回多维随机元素数组 按默认范围(0,1)随机生成元素值 size是数组的结构
a5 = np.random.random(size=(2, 3))
print(a5)

常用属性

import numpy as nparr = np.random.randint(0, 100, size=(5, 6))
print(arr)
print(arr.shape)  # 结构(5,6) 五行六列
print(arr.ndim)  # 维度
print(arr.size)  # 元素个数
print(arr.dtype)  # 元素类型# 修改元素类型
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype='int')
print(arr.dtype)  # int默认是int32
arr1 = arr.astype('int8')  # 修改类型，返回新的数组，原来数组不变
print(arr1.dtype)

索引和切片

arr = np.random.randint(0, 100, size=(4, 5))
print(arr)
print(arr[0][0])  # 二维数组第一个元素
arr1 = np.random.randint(0, 100, size=(5, 6))
print(arr1)
print(arr1[0:3])  # 切行
print(arr1[:, 0:3])  # 切列
print(arr1[0:3, 0:2])  # 切前三行前两列

变形

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
arr1 = arr.reshape((3, 3))  # 一维变二维，但元素数量必须一致
print(arr1)

级联

将多个numpy数组进行横向或纵向的拼接

arr1 = np.random.randint(0, 100, size=(3, 4))
arr2 = np.random.randint(0, 100, size=(2, 4))
print(arr1)
print("=" * 100)
print(arr2)
print("=" * 100)
# 匹配级联：级联的数组形状一致
arr = np.concatenate((arr1, arr1), axis=0)  # 表示维度，从0开始，如二维就是0表示纵向，1表示横向
print(arr)
# 不匹配级联：
arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)  # 匹配的维度个数一定要一致，比如（3，4） 和 （2，4），只能匹配纵向
print(arr)

图片操作

# 照片的九宫格
import matplotlib.pyplot as plt
import pylabima_arr = plt.imread(r'F:\图片.jpg')
ima_arr_3 = np.concatenate((ima_arr, ima_arr, ima_arr), axis=1)
ima_arr_9 = np.concatenate((ima_arr_3, ima_arr_3, ima_arr_3), axis=0)
plt.imshow(ima_arr_3)
plt.imshow(ima_arr_9)
pylab.show()plt.imshow(ima_arr[:, ::-1, :])  # 左右翻转
plt.imshow(ima_arr[::-1, :, :])  # 上下翻转
plt.imshow(ima_arr[50:200, 150:350, :])  # 切割

统计函数

arr = np.random.randint(0, 100, size=(5, 6))
print(arr)
print(arr.sum())  # 元素之和
# 求出每一列的和
print(arr.sum(axis=0))  # 表示维度，从0开始，如二维就是0表示纵向，1表示横向arr = np.array([1, 3, 5, 7.451, 2.445])
print(np.around(arr, 1))  # 四舍五入，保留小数arr = np.random.randint(0, 100, size=(4, 6))
print(arr)
print(np.ptp(arr, axis=0))  # 计算最大值和最小值的差值
print(np.median(arr, axis=0))  # 计算中位数常用的统计函数
numpy.amin() 和 numpy.amax()，用于计算数组中的元素沿指定轴的最小、最大值。
numpy.ptp():计算数组中元素最大值与最小值的差（最大值 - 最小值）。
numpy.median() 函数用于计算数组 a 中元素的中位数（中值）
标准差std():标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。公式：std = sqrt(mean((x - x.mean())**2))如果数组是 [1，2，3，4]，则其平均值为 2.5。 因此，差的平方是 [2.25,0.25,0.25,2.25]，并且其平均值的平方根除以 4，即 sqrt(5/4) ，结果为 1.1180339887498949。
方差var()：统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数，即 mean((x - x.mean())** 2)。换句话说，标准差是方差的平方根。

矩阵

NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是 ndarray 对象。一个 的矩阵是一个由行（row）列（column）元素排列成的矩形阵列。
numpy.matlib.identity() 函数返回给定大小的单位矩阵。单位矩阵是个方阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为 1，除此以外全都为 0。

Pandas

Series

Series是一种类似与一维数组的对象，由下面两个部分组成：

• values：一组数据（ndarray类型）

• index：相关的数据索引标签

# 创建Series的方式
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as nps1 = Series(data=['xiao','li','yan'])
s2 = Series(data=np.random.randint(0,10,size=(3,)))
dic ={'xiao':22,'li':23,'yan':23
}
s3 = Series(data=dic)
s4 = Series([100, 100, 120], index=['math', 'english', 'ch'])

Series的索引

• 隐式索引：默认形式的索引（0，1，2…）
• 显示索引:自定义的索引,可以通过index参数设置显示索引

s = Series(data=np.linspace(start=0, stop=100, num=5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s)
print(s[0])  # 隐式索引
print(s['a'])  # 显示索引
print(s.a)  # 打点的方式访问显示索引

Series的常用属性

• shape
• size
• index
• values

s = Series(data=np.linspace(start=0, stop=100, num=5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])print(s.shape) # 结构
print(s.size) # 元素数目
print(s.index) # 索引
print(s.values) # 值(5,)
5
Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
[  0.  25.  50.  75. 100.]

Series的常用方法

• head(),tail()
• unique()
• isnull(),notnull()
• add() sub() mul() div()

s = Series(data=np.linspace(start=0, stop=100, num=5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s.head(3))  # 前3
print(s.tail(3))  # 后3
s1 = Series(data=[1, 1, 2, 2, 3, 3])
print(s1.unique())  # 去重，返回numpy数组
print(s1.nunique())  # 去重后的元素个数
print(s1.value_counts())  # 统计元素出现的次数s2 = Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
s3 = Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'f', 'e'])
s4 = s2 + s3  # 索引一致的元素进行计算
print(s4)
print(s4.isnull())  # 判断每个元素是否为空，为空返回True notnull也可以# 如何去除series内的空值,布尔值可以作为series的索引使用
print(s4[[True, True, True, False, True, False]])
print(s4.notnull())
# 直接将notnull作为清洗空指的索引
print(s4[s4.notnull()])
print(s4[~s4.isnull()])  # 等同于notnullprint(s4.sum())  # 求和
print(s4.mean())  # 求均值
print(s4.std())  # 求标准差

DataFrame

表格型的数据结构，也就是series从一维上升到多维，分为行索引、列索引、值，三部分组成

df1 = DataFrame(data=np.random.randint(0, 100, size=(5, 6)))
print(df1)result:0   1   2   3   4   5
0   1  92  13   0  23  54
1  37  98  42  22  41  30
2  21  43  96  49  35  99
3  58   3  19   3  59  70
4  16  33  83  46  89   1dic = {'name': ['xiao', 'li', 'li'],'salary': [10000, 20000, 30000]
}
df2 = DataFrame(data=dic)  # 字典的key作为列索引，行为默认
print(df2)df3 = DataFrame(data=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['a', 'b'], columns=['A', 'B', 'C'])  # index为行索引，colums为列索引
print(df3)

DataFrame的属性

• values、columns、index、shape

df3.values
df3.columns
df3.index
df3.shape

• 索引操作
  • 取单列:df[col]
  • 取多列:df[[col1,col2,…]]
  • 取单行:df.iloc[index]
  • 取多行:df.iloc[[index1,index2,…]]
  • 取元素:df.iloc[index,col]
• 切片操作
  • 切行:df[index1:index3]
  • 切列:df.iloc[:,col1:col3]

df3 = DataFrame(data=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['a', 'b'], columns=['A', 'B', 'C'])  # index为行索引，colums为列索引
print(df3)df = DataFrame(data=np.random.randint(0, 100, size=(6, 8)))
print(df)
print(df[0])  # 取的第0列
print(df[[1, 2, 3]])  # 取多列
print(df.iloc[0])  # 取第0行
print(df.iloc[[1, 2, 3]])  # 取多行 loc取显示索引，iloc取隐式索引,可兼容
print(df3.loc[0])
print(df[0:3])  # 切行
print(df.iloc[:, 0:3])  # 切列

• 时间数据类型的转换
  • pd.to_datetime(col)
• 将某一列设置为行索引
  • df.set_index()

# to_datetime将字符串转换为时间类型
dic = {'hire_date': ['2020-01-01', '2011-10-09', '2018-10-07'],'name': ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu']
}
df = DataFrame(data=dic)
print(df.dtypes)  # object
print(pd.to_datetime(df['hire_date']))  # datetime64[ns]
print(df.index)# 将某一列设置为行索引
print(df.set_index('hire_date'))

• 信息输出info()
• 每一列统计指标输出describe()

df = DataFrame(data=np.random.randint(0, 100, size=(10, 5)))
print(df)
df.iloc[2, 3] = None
df.iloc[4, 4] = None
print(df)
# info() 返回dataframe的信息，可查到那些列中存有空数据，查看每一列的数据类型
print(df.info())
# describe() 返回dataframe每一列的指标统计结果
print(df.describe())
print(df.describe([.1, .3, .5, .7, .9, .99]))  # 自定义中位数的范围

股票分析案例

# 导包获取数据
import tushare as ts
import pandas as pddata = ts.get_k_data(code='600519',start='1900-01-01')
data.to_csv('./maotai.csv') # 保存成csv文件
df = pd.read_csv('./maotai.csv') # pandas读取csv文件# df结果如下图

# 上图结果明显多一列，在drop系列函数和take函数中axis0表示行，1表示列
df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True) # inplace改变原df# df现在结果如下图

# 将date列转换为时间类型，再变成此df的行索引
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date',inplace=True)# df现在结果如下图

• 需求一：输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期

#(收盘-开盘)/开盘 > 0.03
ex = (df['close']-df['open'])/df['open']>0.03
# 如何获取上一步True对应的索引:将布尔值作为df的行索引
df.loc[ex].index# 日期结果为下图

• 需求二：输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期

# 和需求一类似，只是需要将每天收盘数据往下移动一个单元格
# （开盘-前日收盘）/前日收盘 < -0.02
ex = (df['open']-df['close'].shift(1))/df['close'].shift(1) < -0.02
df.loc[ex].index

• 需求三：假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何？
  • 股票的单价：
    • 买入股票的单价使用当日的开盘价，使用当日的收盘价出售股票
  • 一个完整的年：
    • 买入12手1200支股票

new_df = df.loc['2010':'2022'] # 获取2010-2022的行，切片df_monthly = new_df.resample(rule='M').first() # 按照月份分组，并不是直接按照月份而是按照年和月份，然后取第一条数据，也就是当月买入的数据cost_money = df_monthly['open'].sum()*100 # 计算总花费的费用，一手表示100支df_yearsly = new_df.resample(rule='A').last() # 按年分，取每年最后一条数据df_yearsly = df_yearsly.iloc[:-1] # 这里需要切除当前年份最后一条，因为今年还没过去，不会卖出，只会每月首日买入# 下图为df_yearsly

resv_money = df_yearsly['close'].sum()*1200 # 计算总共卖出所得，注意，这里不含当前年，上面已去除# 将没有卖出去的股票大致估价，将估价计算到总收益中，当前时间为2022-1-17，所以就只入手了1月
last_price = df.iloc[-1]['close'] # 利用现有数据最后一条关盘价计算未卖出收益
last_money = last_price * 1 *100last_money+resv_money-cost_money # 最后结果，茅台肯定是赚的，啊哈哈

• 经典案例：利用金融股票的金叉死叉，求出金叉死叉时间点

# 全新股票的数据
import tushare as ts
import pandas as pd# 和之前操作类似，不再赘述
data = ts.get_k_data(code='000001',start='2000-01-01')
data.to_csv('./pingan.csv')
df = pd.read_csv('./pingan.csv')
df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date',inplace=True)

• 计算该股票历史数据的5日均线和30日均线
  • 什么是均线？
    • 对于每一个交易日，都可以计算出前N天的移动平均值，然后把这些移动平均值连起来，成为一条线，就叫做N日移动平均线。移动平均线常用线有5天、10天、30天、60天、120天和240天的指标。
      • 5天和10天的是短线操作的参照指标，称做日均线指标；
      • 30天和60天的是中期均线指标，称做季均线指标；
      • 120天和240天的是长期均线指标，称做年均线指标。
  • 均线计算方法：MA=（C1+C2+C3+…+Cn)/N C:某日收盘价 N:移动平均周期（天数）

# rolling函数拿到5 30 日数据，再用mean函数求均值
ma5 = df['close'].rolling(5).mean()
ma30 = df['close'].rolling(30).mean()# 原df加两列
df['ma5'] = ma5
df['ma30'] = ma30# 舍弃前三十天数据，因为之前数据有为空的，所以直接丢掉
df = df[30:]# 制图查看结果，结果如下图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(ma5[0:100],c='red')
plt.plot(ma30[0:100],c='blue')

• 分析输出所有金叉日期和死叉日期
  • 股票分析技术中的金叉和死叉，可以简单解释为：
    • 分析指标中的两根线，一根为短时间内的指标线，另一根为较长时间的指标线。
    • 如果短时间的指标线方向拐头向上，并且穿过了较长时间的指标线，这种状态叫“金叉”；
    • 如果短时间的指标线方向拐头向下，并且穿过了较长时间的指标线，这种状态叫“死叉”；
    • 一般情况下，出现金叉后，操作趋向买入；死叉则趋向卖出。当然，金叉和死叉只是分析指标之一，要和其他很多指标配合使用，才能增加操作的准确性。

# 按照上面言语的理解也就是之前计算的
# ma5<ma30 ---> ma5>ma30 ---> 金叉
# ma5>ma30 ---> ma5<ma30 ---> 死叉# ma5<ma30 == s1
# ma5>ma30 == s2
# 出现T表示s1成立，s1和s2也是对立面

# 上表不难发现
# 所求金叉点就是s1 & s2.shift(1)为True的点
# 所求死叉点就算~(s1 | s2.shift(1))为True的点# 赋值s1、s2
s1 = ma5 < ma30
s2 = ma5 > ma30# 死叉点，将一组布尔值作为索引条件
ex = s1 & s2.shift(1)
death_df = df.loc[ex]
death_df.index# 金叉点，将一组布尔值作为索引条件
ex = ~(s1 | s2.shift(1))
gold_df = df.loc[ex]
gold_df.index

• 假如从2010年1月1日开始，初始资金为100000元，金叉尽量买入，死叉全部卖出，则到今天为止，炒股收益率如何？
• 分析：
  • 买卖股票的单价使用开盘价
  • 买卖股票的时机
  • 最终手里会有剩余的股票没有卖出去
    • 会有。如果最后一天为金叉，则买入股票。估量剩余股票的价值计算到总收益。
      • 剩余股票的单价就是用最后一天的收盘价。

golden_date = gold_df.index # 金叉时间
death_date = death_df.index # 死叉时间first_money = 100000 # 本金
money = 100000s1 = pd.Series(data=1,index=golden_date) # value为1，索引为金叉时间
s2 = pd.Series(data=0,index=death_date) # value为0，索引为死叉时间
s = s1.append(s2)
s = s.sort_index() # value为0是死叉时间，value为1是金叉时间hold = 0
hand = 0
for index in range(len(s)):if s[index] ==1 : # 金叉出现date = s.index[index]price = df.loc[date]['open'] # 买入股票的单价hand = money // (price * 100) # 可以买多少手股票hold = hand * 100 # 共买多少支股票money -= hold * priceelse:  # 死叉出现date = s.index[index]price = df.loc[date]['open']money += hold * pricehand = 0hold = 0# 判定最终手里是否还有剩余股票
last_money = hold * df.iloc[-1]['open']
#总收益：
money + last_money - first_money

数据清洗

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame

空值数据

• 有两种丢失数据：
  • None
  • np.nan(NaN)

type(None),type(np.nan)result:
(NoneType, float)# 创建有空值的df
df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(10,8)))
df.iloc[3,3] = None
df.iloc[4,5] = np.nan
df.iloc[6,6] = np.nan
df.iloc[6,5] = None

如何处理丢失数据？

# 方式1：
# isnull和any组合
# any：返回空所对应的行/列
ex = df.isnull().any(axis=1)
# 将空数据行取出
null_row_index = df.loc[ex].index
# 删除空列
df.drop(labels=null_row_index,axis=0)# notnull和all组合
# all会检测一组数据是否全部为True,不是则返回False
ex = df.notnull().all(axis=1)# 方式2：
# dropna：可以直接将缺失的行或者列进行删除
df.dropna(axis=0)# 方式3：
# 使用任意值填充空值
df.fillna(value=666)
# 使用近邻值填充空指
# method：ffill(向前填充) 或者 bfill(向后填充) 
# axis：0表示列填充，1表示行填充
df.fillna(method='ffill',axis=1)

现有原始数据如下图

# 对上图数据清洗
data = pd.read_excel('./testData.xlsx')
# 删除多列labels是列表
data.drop(labels=['none','none1'],axis=1,inplace=True)# 空值数据清洗：1、删除 2、补全# 1、删除带有空值行
data.loc[data.notnull().all(axis=1)]
# 2、空值进行填充,先进行向前列填充，再向后列填充
data.fillna(method='ffill',axis=0).fillna(method='bfill',axis=0)

重复数据

# 制造重复数据
df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(8,4)))
df.iloc[2] = [1,1,1,1]
df.iloc[4] = [1,1,1,1]
df.iloc[6] = [1,1,1,1]# 1、分布进行
# 检查df哪些数据是重复的，keep表示取那一条，因为去重 要留一条，默认保留第一次出现
df.duplicated(keep='last')
# 过滤重复的
df.loc[~df.duplicated()]# 2、合并操作
# 检验和删除基于一个方法实现
df.drop_duplicates(inplace=True)

异常数据

• 自定义一个1000行3列（A，B，C）取值范围为0-1的数据源，然后将C列中的值大于其两倍标准差的异常值进行清洗

df = DataFrame(data=np.random.random(size=(1000,3)),columns=['A','B','C'])# 两倍标准差 
twice_std = df['C'].std()*2# 判定异常值条件
ex = df['C']>twice_std# 布尔值作为过滤，得出结果
df.loc[~ex]