# 将持仓信息转变成dataframe格式 positions_df = pd.DataFrame(account_info['positions'], dtype=float) positions_df = positions_df.set_index('symbol') # 筛选交易的币对 positions_df = positions_df[positions_df.index.isin(symbol_config.keys())] # 将账户信息转变成dataframe格式 assets_df = pd.DataFrame(account_info['assets'], dtype=float) assets_df = assets_df.set_index('asset')
时间: 2024-02-01 10:12:56 浏览: 20
这段代码的作用是将一个账户的持仓信息和资产信息转换为DataFrame格式,方便后续的数据处理和分析。
首先,将持仓信息转换为DataFrame格式,并以币对的标识符(symbol)作为索引。然后,筛选出交易所支持的币对,并将其保留。接着,将资产信息转换为DataFrame格式,并以资产的标识符(asset)作为索引。最后,将转换后的持仓信息和资产信息保存在positions_df和assets_df两个变量中。
这样一来,我们就可以方便地使用pandas库提供的各种数据分析功能对这些数据进行处理和分析了。
相关问题
# 读取原始csv文件 df = pd.read_csv('output.csv') # 创建新的DataFrame对象 new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [a]}) # 合并原始数据和新的数据 new_df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True) # 将新的DataFrame对象写入新的csv文件 new_df.to_csv('new_file.csv', index=False)希望写入旧表格中怎么改
如果想要将新数据写入原始csv文件中,可以直接将新数据添加到原始DataFrame对象中,并将修改后的DataFrame对象写入csv文件,具体步骤如下:
1. 首先,读取原始csv文件,可以使用pandas的`read_csv()`函数,例如:
```python
import pandas as pd
# 读取原始csv文件
df = pd.read_csv('output.csv')
```
2. 然后,创建新的DataFrame对象并添加到原始DataFrame对象中,例如:
```python
# 创建新的DataFrame对象
new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [a]})
# 将新的DataFrame对象添加到原始DataFrame对象中
df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True)
```
这里使用了`pd.concat()`函数将新的DataFrame对象`new_data`添加到原始DataFrame对象`df`中,`ignore_index=True`表示忽略原始DataFrame对象的索引,重新生成新的索引。
3. 最后,将修改后的DataFrame对象写入原始csv文件中,例如:
```python
# 将修改后的DataFrame对象写入原始csv文件中
df.to_csv('output.csv', index=False)
```
这里将修改后的DataFrame对象直接写入原始csv文件`output.csv`中。
综合起来,完整的Python代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取原始csv文件
df = pd.read_csv('output.csv')
# 创建新的DataFrame对象
new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [a]})
# 将新的DataFrame对象添加到原始DataFrame对象中
df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True)
# 将修改后的DataFrame对象写入原始csv文件中
df.to_csv('output.csv', index=False)
```
执行完毕后,新数据就会被添加到原始csv文件`output.csv`中。
df_concat_x = pd.DataFrame() df_concat_y=pd.DataFrame() df_concat_x1=pd.DataFrame() df_concat_y1=pd.DataFrame()如何代码更简洁
你可以使用列表来存储要合并的数据框,然后使用 pandas 的 concat 函数来合并这些数据框,示例代码如下:
df_list = [df_concat_x, df_concat_y, df_concat_x1, df_concat_y1]
df_concat = pd.concat(df_list)
这样就能更简洁地合并多个数据框了。