stock_df.fillna('-', inplace=True)

`stock_df.fillna('-', inplace=True)` 是 pandas 中的一个函数，用于将 DataFrame 中的空值（NaN）替换成指定的值。其中，`fillna` 是函数名，`'-'` 是要替换成的值，`inplace=True` 表示直接修改原 DataFrame 的值，不返回新的 DataFrame。

例如，如果有一个 DataFrame `df`，其中包含一些空值（NaN），可以使用 `df.fillna()` 方法将这些空值替换成其他值，例如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含空值的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将空值替换成 '-'
df.fillna('-', inplace=True)
print(df)

在这个例子中，我们创建了一个包含空值的 DataFrame `df`，然后使用 `df.fillna()` 方法将其中的空值替换成了 `-`，并直接修改了原 DataFrame 的值。输出结果如下：

   A  B   C
0  1  5   9
1  2  -  10
2  -  7  11
3  4  8  12

可以看到，所有的空值都被替换成了 `-`。这种操作可以使得 DataFrame 更加整洁和易于阅读。

相关问题

def myself_kdj(df,N=9,M1=3,M2=3): low_list = df['low'].rolling(N).min() low_list.fillna(value=df['low'].expanding().min(), inplace=True) high_list = df['high'].rolling(N).max() high_list.fillna(value = df['high'].expanding().max(), inplace=True) rsv = (df['close'] - low_list) / (high_list - low_list) * 100 df['k'] = pd.DataFrame(rsv).ewm(M1-1).mean() df['d'] = df['k'].ewm(M2-1).mean() df['j'] = 3 * df['k'] - 2 * df['d'] return df

这是一个自定义的KDJ指标计算函数`myself_kdj`，它使用了rolling、expanding和ewm函数来计算KDJ指标。函数接受一个包含股票数据的DataFrame作为输入，并返回包含KDJ指标的DataFrame。

函数的参数说明如下：
- `df`：包含股票数据的DataFrame，需要包含'high'、'low'和'close'列。
- `N`：KDJ指标的周期参数，默认为9。
- `M1`：K值的平滑参数，默认为3。
- `M2`：D值的平滑参数，默认为3。

以下是使用这个自定义函数计算KDJ指标的示例代码：

import pandas as pd

# 假设你有一个包含股票数据的DataFrame，其中包含'high'、'low'和'close'列
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 使用自定义函数计算KDJ指标
data = myself_kdj(data, N=9, M1=3, M2=3)

print(data)

请根据实际情况修改代码，适应你的数据格式和需求。需要注意的是，这只是一个简单的KDJ指标计算示例，你可能还需要考虑其他因素，如参数调优和数据预处理等。

df = pd.read_csv('stock_comments_analyzed.csv', parse_dates=['created_time']) grouped = df['polarity'].groupby(df.created_time.dt.date) def BI_Simple_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() return (pos-neg)/(pos+neg) BI_Simple_index = grouped.apply(BI_Simple_func) def BI_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() bi = np.log(1.0 * (1+pos) / (1+neg)) return bi BI_index = grouped.apply(BI_func) sentiment_idx = pd.concat([BI_index.rename('BI'), BI_Simple_index.rename('BI_Simple')], axis=1) quotes = pd.read_csv('./data/sh000001.csv', parse_dates=['date']) quotes.set_index('date', inplace=True) sentiment_idx.index = pd.to_datetime(sentiment_idx.index) merged = pd.merge(sentiment_idx, quotes, how='left', left_index=True, right_index=True) merged.fillna(method='ffill', inplace=True) merged['BI_MA'] = merged['BI'].rolling(window=10, center=False).mean() merged['BI_Simple_MA'] = merged['BI_Simple'].rolling(window=10, center=False).mean() merged.to_csv('merged_sentiment_idx.csv')

这段代码是关于股票情绪指数的计算和处理，包括读取股票评论数据并按日期分组，定义了两个函数用于计算简单的情绪指数和 BI 指数，然后将这些指数与股票行情数据进行合并并计算移动平均数，最后将结果保存到 csv 文件中。其中，BI 指数是一种用于衡量市场情绪的指标，通过计算买方和卖方之间的力量平衡来反映市场的情绪状态。