python读取dataframe的长度

时间: 2023-06-04 10:08:58 浏览: 96

Python实现将通信达.day文件读取为DataFrame

在Python编程语言中，处理各种数据格式是常见的任务之一，特别是在数据分析领域。本文将详细讲解如何使用Python将通信达（通达信）的.day文件读取并转换为DataFrame，这是一种非常实用的数据处理技术，尤其对于金融市场的数据分析师来说。通达信.day文件通常存储着股票或其他金融产品的每日交易数据。我们要了解.day文件的结构。通达信.day文件是二进制文件，包含了股票的日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和成交金额等关键信息。这些数据按照固定长度的字节组进行组织，每个记录占用32个字节。在上述代码中，`rowSize=32`表示这一点。为了读取这样的文件，我们需要使用Python的内置库`os`和`struct`。`os`库用于处理文件路径，而`struct`库则负责解包二进制数据。在代码中，我们打开文件并一次性读取所有内容到缓冲区`buffer`中。接着，通过循环遍历缓冲区，每次步长为32字节，我们使用`struct.unpack`函数解析每组数据。这个函数可以将二进制数据按照指定的格式解包成Python对象。在这里，我们使用的格式字符串 `'IIIIIfII'` 表示六个4字节整数（`I`）和一个4字节浮点数（`f`）。这样，我们就能获取到每条记录的各个字段。注意，原始数据中的价格和成交量是以整数形式存储，需要除以100来转换为实际的浮点数值。因此，代码中对第2至5个元素进行了除以100的操作。在解析完数据后，我们创建了一个新的列表`dataSet`，其中包含所有股票记录的列表。然后，我们将这些记录构造成一个DataFrame，利用`pandas`库的`DataFrame`类。DataFrame是一种二维表格型数据结构，非常适合数据分析。我们定义了列名，包括股票代码（code）、交易日期（tradeDate）、开盘价（open）、最高价（high）、最低价（low）、收盘价（close）、成交金额（amount）和成交量（vol）。我们调用`readTdxLdayFile()`函数，将指定的.day文件转换为DataFrame并打印出来。这个过程有助于用户验证和查看数据是否正确读取。总结起来，Python实现将通信达.day文件读取为DataFrame涉及的关键点有： 1. 使用`os`库处理文件路径，`struct`库解析二进制数据。 2. 了解.day文件的字节组结构，根据结构进行数据解包。 3. 转换数据类型，如将整数价格和成交量转换为浮点数。 4. 使用`pandas`库的`DataFrame`进行数据组织和操作。 5. 实现一个函数，方便重复使用这个功能。通过这种方法，我们可以有效地处理通达信.day文件，并将其转化为适合进一步分析的数据结构，这对于金融数据挖掘和研究工作至关重要。

您好！关于您的问题，我很乐意为您解答。您可以使用以下命令来读取 pandas dataframe 的长度： ```python len(df) ``` 其中，df 是您的 pandas dataframe 名称。请注意，这只适用于 pandas dataframe，对于其他数据结构，可能需要使用不同的命令来获取长度。希望这能够帮助您！

阅读全文

python读取dataframe的长度

相关推荐

Python自动生成DBC文件程序

Python学习总结2

python读取txt并转dataframe

【编程实践】：在Python中实现DataFrame无Index输出，让你的数据处理更加专业

python dataframe 根据某列元素的字符长过滤数据，如果为4，保留

python读取iris数据集中花萼长度数据，对其进行排序，去重，求和，累积和。均值，标准差，方差，最小值，最大值

python读取txt文件后表头和数据无法对齐

python读取iris数据集中的花萼长度【sepal_length】数据，并对⑦进行排序，去重，并求出和累计和，均值，标准差差，方差，最小值，最大值

python代码，阅读目录下的所有文件，并逐个将二进制文件以八字节长度读取数据，将数据按xyz，xyz……排列方式输出一个为由xyz三列的dataframe，创建同名文件.csv并写入dataframe

写一个python程序。dataframe有3列，第2列Sequence是包含X的固定长度的蛋白质序列，其中X是占位符，第3列是标签。首先平衡正负类样本，然后将蛋白质序列用one-hot编码，划分训练测试集，最后搭建一个random forest模型

python读取数据画图时出现ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (36,) and (1060,)这种问题该怎么解决

如何利用python对行列长度相同的Excel中的对应位置的数据进行相关分析，并画出散点图

python实现：读取表格中各条边的编号、尾节点、头节点、长度、容量，计算所有顶点对之间的最短路长度，并采用合适的图表形式予以表达

pands dataframe

最新推荐

Python实现将通信达.day文件读取为DataFrame

Python时间序列缺失值的处理方法（日期缺失填充）

python基础教程：Python 中pandas.read_excel详细介绍

PaddleTS 是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验

RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

管理建模和仿真的文件

Keil uVision5全面精通指南

flink提交给yarn19个全量同步MYsqlCDC的作业，flink的配置参数怎样设置

PHP博客旅游的探索之旅

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"