jupyter查找缺失值的索引

在 Jupyter Notebook 中，可以使用 pandas 库来查找缺失值的索引。假设你已经读取了一个 CSV 文件并将其存储在名为 `df` 的 pandas DataFrame 中，可以使用以下代码来查找缺失值的索引：

# 查找缺失值的索引
missing_index = df.isnull().any(1).nonzero()[0]

# 打印缺失值的索引
print(missing_index)

在上述代码中，`isnull()` 方法可以将所有的缺失值标记为 True，`any(1)` 方法可以检查每一行是否存在缺失值并返回一个布尔值数组，`nonzero()` 方法可以返回所有为 True 的索引，并将其存储在一个元组中（因为可能会有多个索引），我们通过 `[0]` 取出第一个元素，即所有缺失值的索引。

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用jupyterlab绘制在tushare查找的301211.SZ的股票近一年来的收盘行情的K线图，写出绘制K线图的代码

在JupyterLab中使用`tushare`库绘制301211.SZ股票近一年收盘行情的K线图，首先需要安装必要的库如`tushare-pro`、`pandas`和`matplotlib`。以下是基本步骤：

1. **安装所需库**:

!pip install tushare pro-pandas matplotlib

2. **获取数据并导入**:

import tushare as ts
import pandas as pd

# 需要Tushare Pro账户，替换your_tushare_token为你自己的token
pro = ts.pro_api('your_tushare_token')

# 获取301211.SZ股票的历史日线数据
data = pro.daily(trade_date='20220101', to_date='20221231', ts_code='301211.SZ')
df_stock = data.reset_index()

3. **清洗并处理数据**:

df_stock['date'] = pd.to_datetime(df_stock['trade_date']) # 将日期转换为datetime类型
df_stock.set_index('date', inplace=True) # 设定日期为索引
df_stock.dropna(inplace=True) # 删除缺失值

4. **绘制K线图**:

import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf

# 设置绘图风格
mpf.style.use('yahoo')

# 绘制K线图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 7))
mpf.plot(df_stock, type='candle', ax=ax)
ax.set_title(f"{df_stock.name} 近一年收盘行情")
plt.show()

别忘了替换`your_tushare_token`为你实际的Tushare Pro API token。这将显示301211.SZ的K线图。

jupyter notebook查看单日交易总额最小的3天的交易数据，并查看这三天分别是周几。

在Jupyter Notebook中，你可以通过Python的数据分析库pandas来进行这样的操作。首先，假设你有一个包含交易日期和交易额的DataFrame，例如`df`。你需要按照日期排序并找到交易总额最小的连续三天。

以下是步骤：

1. **导入必要的库**:

   import pandas as pd

2. **检查日期列是否为datetime类型，并将其设置为索引**:

   if 'date' not in df.columns or not isinstance(df['date'], pd.DatetimeIndex):
       df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
   df.set_index('date', inplace=True)

3. **计算每日交易总额**:

   df['total_amount'] = df.groupby(pd.Grouper(freq='D'))['交易额'].sum()

4. **找出交易总额最小的三天**:

   min_days = df['total_amount'].nsmallest(3).index.tolist()  # 获取最小的三个值对应的日期

5. **查找这三天是周几**:

   days_of_week = df.loc[min_days].dt.day_name()  # 使用day_name获取每个日期对应的一日中的星期几

6. **结果展示**:

   print(f"交易总额最小的三天是：{min_days}")
   print(f"在这三天里，它们分别对应的是：{days_of_week}")

请注意，以上步骤假设你的DataFrame结构和列名如上所示，如果实际数据有所不同，你需要相应调整。如果你的日历中不存在连续的三天，可能需要对数据集进行进一步处理，比如处理缺失值或者非连续的数据。