df5.select_dtypes(include=['int64','object']).head()什么意思

`df5.select_dtypes(include=['int64','object']).head()` 是一个 pandas DataFrame 对象的方法，它返回 DataFrame 中所有数据类型为整型(int64)和对象(object)的列（即包括字符串类型）的前5行。

具体来说，`df5.select_dtypes(include=['int64','object'])` 会返回一个新的 DataFrame 对象，其中只包含数据类型为整型(int64)和对象(object)的列。而 `.head()` 方法则返回该新 DataFrame 中的前5行数据。

这个方法可以用于从 DataFrame 对象中选择指定类型的列。在本例中，我们选择了整型和字符串类型的列，并返回了这些列的前5行数据。在实际应用中，我们可以根据需要选择不同的数据类型，或者使用 `exclude` 参数来排除指定类型的列。

相关问题

df6 = df5.reset_index().iloc[:, 1].sub(df2.iloc[:, 1])什么意思

这行代码的意思是：先将 DataFrame `df5` 重置索引，并仅保留第二列，然后将其减去 DataFrame `df2` 的第二列，生成一个新的 Series `df6`。具体来说：

- `df5.reset_index()` 将 `df5` 的索引重置为默认的整数索引，并生成一个新的 DataFrame。
- `.iloc[:, 1]` 选择新 DataFrame 的所有行，仅保留第二列，这里用到了 `.iloc` 方法，`:` 表示所有行，`1` 表示第二列。
- `.sub(df2.iloc[:, 1])` 用 `df2` 的第二列减去上一步得到的 Series，生成一个新的 Series `df6`。`.sub()` 是 Series 对象的方法，表示做减法运算，`df2.iloc[:, 1]` 选择 `df2` 的所有行，仅保留第二列。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import tushare as ts pro = ts.pro_api('68055e3ab5b3a9b50c8fef138c44546dbd25bea5474439a22134df3d') start_date = '20180510' end_date = '20201030' code_list = ['000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'] for i in code_list: df = pro.daily(ts_code=i, start_date=start_date, end_date=end_date) df = df[['ts_code','trade_date','close']] df.to_csv(f'{i}.csv',encoding='gbk') df1 = pd.read_csv('000568.SZ.csv') df2 = pd.read_csv('000858.SZ.csv') df3 = pd.read_csv('600519.SH.csv') df4 = pd.read_csv('600809.SH.csv') df5 = pd.read_csv('002304.SZ.csv') df=pd.concat([df1,df2,df3,df4,df], ignore_index=True) df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d') df['close'] = df['close'].astype(float) df = df.set_index('trade_date') returns1 = df.loc[df['ts_code'] == '000568.SZ', 'close'].pct_change() returns2 = df.loc[df['ts_code'] == '000858.SZ', 'close'].pct_change() returns3 = df.loc[df['ts_code'] == '600519.SH', 'close'].pct_change() returns4 = df.loc[df['ts_code'] == '600809.SH', 'close'].pct_change() returns5 = df.loc[df['ts_code'] == '002304.SZ', 'close'].pct_change() returns = 0.32 * returns1 + 0.15 * returns2 + 0.10 * returns3 + 0.18 * returns4 + 0.25 * returns5

你的代码是用于计算不同股票的加权平均收益率的。其中，代码列表中包含了5只股票，分别是 '000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'，每只股票的交易数据都是从 '20180510' 到 '20201030' 的。代码首先通过 tushare 库获取每只股票的交易数据，并将其保存到相应的 csv 文件中。接着，代码使用 pandas 库将这些 csv 文件读取到 DataFrame 中，并将这些 DataFrame 合并到一起。最后，代码计算了每只股票的收益率，并按照一定的权重对这些收益率进行加权平均。