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。

stock_df.sort_values(by='date', ascending=True, inplace=True)

这段代码是对 pandas DataFrame 对象 stock_df 按照 "date" 列进行升序排序。其中 by 参数指定了按照哪一列进行排序，ascending 参数指定了排序顺序，True 表示升序，False 表示降序。inplace 参数为 True 表示直接在原 DataFrame 上进行修改，False 则表示不修改原 DataFrame，而是返回一个新的排序后的 DataFrame。最终返回的是已经按照 "date" 列进行排序后的 DataFrame。