index_price=pd.DataFrame({index:get_price(code).close for index,code in indexs.items()}).dropna()是什么意思
时间: 2024-05-30 13:13:48 浏览: 7
这个代码行的作用是获取所选股票指数的收盘价,将其存入 pandas 的 DataFrame 中,并且删除空值。其中,`get_price(code).close` 是获取股票 `code` 当天的收盘价的函数,`indexs.items()` 是一个字典,包含所选股票指数的代码和对应的索引名称。最终通过列表推导式将数据存入 DataFrame,再通过 `dropna()` 方法删除其中的空值。
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import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx', index_col=0) print(df) first_card = '6228480269035098277' level_cards = pd.DataFrame({'卡级': [], '账号': []}) for index, row in df.iterrows(): if row[0] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['一级卡'], '账号': [row[0]]})], ignore_index=True) print(level_cards)
这段代码使用了Pandas库来读取一个Excel文件并在其中查找特定的一级卡号,然后将其存储在一个新的DataFrame中。下面是这段代码的具体解释:
1. `import pandas as pd`:导入Pandas库并将其简写为pd。
2. `pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)`:设置Pandas的输出格式,使得中文字符在输出时占用的宽度与英文字符相同。
3. `df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx', index_col=0)`:使用Pandas的read_excel()函数读取一个Excel文件,并将其存储在一个DataFrame中。第一个参数是要读取的Excel文件的路径和文件名,第二个参数index_col=0表示将第一列作为DataFrame的行索引。
4. `print(df)`:输出读取到的Excel文件中的所有数据。
5. `first_card = '6228480269035098277'`:定义一个字符串变量first_card,存储要查找的一级卡号。
6. `level_cards = pd.DataFrame({'卡级': [], '账号': []})`:创建一个新的DataFrame,用于存储找到的一级卡号。
7. `for index, row in df.iterrows():`:使用Pandas的iterrows()函数遍历DataFrame中的每一行数据,其中index表示当前行的索引值,row表示当前行的数据。
8. `if row[0] == first_card:`:判断当前行的第一列数据是否等于要查找的一级卡号。
9. `level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['一级卡'], '账号': [row[0]]})], ignore_index=True)`:如果当前行的第一列数据等于要查找的一级卡号,就将一级卡号添加到level_cards DataFrame中。使用concat()函数将新的一级卡号数据添加到level_cards DataFrame的末尾,并将ignore_index参数设置为True以重新生成DataFrame的索引。
10. `print(level_cards)`:输出找到的一级卡号数据。
import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx',index_col=0) df = str(df) print(df) first_card = '6228480269035098277' level_cards = pd.DataFrame({'卡级': [], '账号': []}) for index, row in df.iterrows(): if row[0] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['一级卡'], '账号': [row[0]]})], ignore_index=True) print(level_cards)
这段代码与之前的代码相比,唯一的不同是在读取 Excel 文件后,将 DataFrame 对象转换为字符串对象,然后尝试使用 `iterrows()` 函数迭代它。
这种方法是错误的,因为字符串对象没有 `iterrows()` 函数,所以会导致 `AttributeError: 'str' object has no attribute 'iterrows'` 错误。
如果你想使用字符串对象而不是 DataFrame 对象,你可以使用 `splitlines()` 函数将字符串拆分为行,然后使用 `split()` 函数将每一行拆分为单元格。例如:
```
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件并将 DataFrame 对象转换为字符串对象
df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx', index_col=0)
df_str = str(df)
# 拆分字符串为行和单元格
rows = df_str.splitlines()
data = [row.split() for row in rows]
# 创建 Pandas DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
# 查找第一级卡的账号
first_card = '6228480269035098277'
level_cards = pd.DataFrame({'卡级': [], '账号': []})
for index, row in df.iterrows():
if row[0] == first_card:
level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['一级卡'], '账号': [row[0]]})], ignore_index=True)
print(level_cards)
```
在这个例子中,我们首先读取 Excel 文件并将 DataFrame 对象转换为字符串对象。然后,我们使用 `splitlines()` 函数将字符串拆分为行,使用 `split()` 函数将每一行拆分为单元格。
接下来,我们创建一个名为 `data` 的列表,它将包含拆分后的行和单元格数据。我们使用第一行作为 DataFrame 对象的列名,然后将剩余的行作为数据。
最后,我们使用 `iterrows()` 函数迭代 DataFrame 对象 `df`,查找第一级卡的账号,并将其存储在 `level_cards` DataFrame 对象中。
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