python常用代码、问题汇总

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