python金融应用（二）基本数据类型和结构

一.基本数据类型

1.整形　

a=10
type(a)
Out[75]: int

a.bit_length() #字节长度
Out[76]: 4

整形相除会返回整形，想要返回浮点数，需要用浮点数相除
1./4
Out[79]: 0.25

　　

2.浮点型

b=0.25
type(b)
Out[80]: float

浮点数表示成有理分式

　b.as_integer_ratio()
  Out[81]: (1, 4)

那么怎么确定精度呢？ 需要引入decimal模块

 import decimal
 from decimal import Decimal

 decimal.getcontext()
 Out[82]: Context(prec=8, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999, Emax=999999, capitals=1, clamp=0, flags=[Inexact, Rounded], traps=[InvalidOperation, DivisionByZero, Overflow])

可以看到 精度是28，还有最大值、最小值
可以改变精度

  decimal.getcontext().prec=4 # 改变精度为4

  e=Decimal(1)/Decimal(11)  #计算1/11
  print(e)

输出结果：
 0.09091

确定精度为10：

 decimal.getcontext().prec=10

 e=Decimal(1)/Decimal(11)
 print(e)

 0.09090909091

3.字符串

字符串表示文本

t='this is a string'

t.capitalize()
Out[88]: 'This is a string'

按tab键可以有自动补全功能，可以查看内建方法。比如：图中有字符串的一些内建方法，capitalize等。

t.split()  #字符串的分割
Out[23]: ['this', 'is', 'a', 'string']  #结果分割为列表

查找

　t.find('a')  #查找元素‘a’，返回元素位置，注意：python位置下标从0开始
　Out[25]: 8

　替换

 t.replace(' ','|')  #把空格替换为‘|’
 Out[27]: 'this|is|a|string'

 去除操作

 s='http://wwww.python.org'
 s.strip('htp:/') #去除'htp:/'
 Out[29]: 'wwww.python.org'

正则表达式 re的简单应用

import re

series="""
'01/18/2014 13:00:00',100,'1st',   #三引号表示可以换行
'01/18/2014 13:00:00',110,'2nd',
'01/18/2014 13:00:00',120,'3rd',
"""

dt=re.compile(r"'[0-9/:s]+'")  #匹配规则：反斜杠表示转译
result=dt.findall(series)
print(result)

["'01/18/2014 13:00:00'", "'01/18/2014 13:00:00'", "'01/18/2014 13:00:00'"] #返回值是一个列表

接着把时间序列转化为datetime对象

from datetime import datetime

pydt=datetime.strptime(result[0].replace("'",""),'%m/%d/%Y %H:%M:%S')
pydt

Out[102]: datetime.datetime(2014, 1, 18, 13, 0)

type(pydt)

Out[103]: datetime.datetime

小注：

datetime模块的时间与字符串转化：

import datetime
from datetime import datetime

datetime.datetime.strftime()：由日期格式转化为字符串格式

datetime.datetime.now().strftime('%m-%d-%Y %H:%M:%S')

Out[105]: '05-02-2018 18:27:58'

datetime.datetime.strptime():由字符串格式转化为日期格式

datetime.datetime.strptime('05-16-2017 21:01:35', '%m-%d-%Y %H:%M:%S')
Out[107]: datetime.datetime(2018, 5, 2, 18, 27, 58)

具体参考：https://www.cnblogs.com/cindy-cindy/p/6720196.html

二.基本数据结构

1.元组：tpule

t=(1,2.5,'date')

t1=1,2.5,'date'
type(t1)
Out[3]: tuple

t1[2]
Out[4]: 'date'

只有两个方法 : 计数与下表返回索引
t.count(para)
t.index(para)

t.count(1)
Out[6]: 1

t.index(1)
Out[7]: 0

2.列表

列表的构建

l=[1,2,1.5]
l1=[x for x in range(10)]
l2=list(t)
print(l,'
',l1,'
',l2)
[1, 2, 1.5] 
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
 [1, 2.5, 'date']

操作方法：

print('abc
def')  #
  换行
abc
def

type(l1)
Out[10]: list

l.append([4,3])  #添加列表
l
Out[11]: [1, 2, 1.5, [4, 3]]

l.extend([1,3,6])  # 添加元素
l
Out[12]: [1, 2, 1.5, [4, 3], 1, 3, 6]

l.insert(1,'date')
l
Out[13]: [1, 'date', 2, 1.5, [4, 3], 1, 3, 6]

l.remove('date')
l

Out[14]: [1, 2, 1.5, [4, 3], 1, 3, 6]

p=l.pop(2)  # pop 方法 可用返回值接受
print(l,'
',p)

[1, 2, [4, 3], 1, 3, 6] 
 1.5

l[:2]
Out[16]: [1, 2]

3.字典

d={
   'name':'John',
   'sex':'male',
   'age':18,
   'country':'China'}
d['name']

Out[17]: 'John'

d.keys()  # 所有key组成的列表
Out[18]: dict_keys(['name', 'sex', 'age', 'country'])

d.values()
Out[19]: dict_values(['John', 'male', 18, 'China'])

d.items()  # 字典转化为 list list中元素是元组，元组由字典的key 和balue组合
Out[20]: dict_items([('name', 'John'), ('sex', 'male'), ('age', 18), ('country', 'China')])

print('{} is {}'.format(d['name'],d['age']))
John is 18

birth=True

if birth is True:
    d['age']+=1



print(d['age'])
19

　　

字典的遍历

for i in d:
    print(i)


name
sex
age
country

for item in d.items():
    print(item)


('name', 'John')
('sex', 'male')
('age', 19)
('country', 'China')

for values in d.values():
    print(values)


John
male
19
China

4.集合

s=set(['u','i','du','du','u'])    

print(s)   

t=set(['du','u'])   
t
{'i', 'u', 'du'}
Out[27]: {'du', 'u'}

交并补

s.union(t)
Out[29]: {'du', 'i', 'u'}

s.intersection(t)
Out[30]: {'du', 'u'}

s.difference(t)
Out[31]: {'i'}

5. 函数编程

简单的函数：

def f(x):
    return x**2


f(2)
Out[32]: 4　　

求偶数：

def even(x):
    return x%2==0



even(2)
Out[33]: True

　　

map函数：
 python3下的map()函数返回类型为iterators，不再是list

map（）的使用方法形如map(f(x),Itera).对，它有两个参数，第一个参数为某个函数，第二个为可迭代对象。

list(map(even,range(4)))
Out[34]: [True, False, True, False]

list(map(lambda x:x**2,range(4)))

Out[35]: [0, 1, 4, 9]

filter 函数：

过滤功能，刷选出符合条件的

list(filter(even,range(15)))
Out[36]: [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

reduce函数：
 reduce（）的使用方法形如reduce(f(x),Itera).对，它的形式和map()函数一样。不过参数f（x）必须有两个参数。reduce()函数作用是：把结果继续和序列的下一个元素做累积计算

from functools import reduce
reduce(lambda x,y:x+y,range(5))

Out[37]: 10

其实就是类似下边的函数：

def cunsum(x):
    total=0
    for i in range(x):
        total+=i
    return total


cunsum(5)
Out[38]: 10