df = df.loc[~df['ts_code'].str.startswith(('864', '866'))]
时间: 2023-09-19 10:08:18 浏览: 39
这行代码的作用是选取 ts_code 列开头不为 864 或 866 的行,并将结果保存到 df 变量中。
- df 表示 Pandas DataFrame 类型的变量名。
- loc 函数是 Pandas 中用于选取行和列的函数,可通过布尔索引来选择行。在这里,布尔索引是 `~df['ts_code'].str.startswith(('864', '866'))`,表示选取 ts_code 列开头不为 864 或 866 的行。
- ~ 表示取反,即选取 ts_code 列开头不为 864 或 866 的行。
- df['ts_code'] 表示选取 df 中的 ts_code 列。
- str.startswith(('864', '866')) 表示选取开头为 864 或 866 的字符串,返回一个布尔类型的 Series。在这里,使用了元组 ('864', '866') 来指定多个前缀。
因此,df = df.loc[~df['ts_code'].str.startswith(('864', '866'))] 的作用是将 df 中 ts_code 列开头为 864 或 866 的行过滤掉,将结果保存到 df 变量中。
相关问题
df = df.loc[df['exchange'].str.startswith(('A'))] df = df.loc[~df['ts_code'].str.startswith(('882'))] 合并成一句
可以使用逻辑运算符 "&" 来合并这两句代码,如下所示:
```
df = df.loc[df['exchange'].str.startswith(('A')) & ~df['ts_code'].str.startswith(('882'))]
```
这样就可以同时筛选出 `exchange` 列以 "A" 开头且 `ts_code` 列不以 "882" 开头的行。
ts_code = ((df[df['ts_code'].str.contains('[HZ]')]).loc[:,'ts_code']) 解释
这行代码的作用是从数据框df中筛选出ts_code列中包含字符'H'或'Z'的行,然后再从这些行中取出ts_code这一列,返回一个Series对象。具体解释如下:
1. `df['ts_code']`:表示选择数据框df中的ts_code这一列;
2. `df['ts_code'].str.contains('[HZ]')`:表示对ts_code这一列进行字符串匹配,判断其中是否包含字符'H'或'Z',返回一个布尔值的Series对象;
3. `(df[df['ts_code'].str.contains('[HZ]')])`:表示根据上一步返回的布尔值的Series对象,筛选出其中为True的行,返回一个新的数据框;
4. `((df[df['ts_code'].str.contains('[HZ]')]).loc[:,'ts_code'])`:表示在上一步筛选出来的数据框中,选择ts_code这一列的所有行,返回一个Series对象。
因此,最终的结果就是一个Series对象,其中包含了所有ts_code列中包含字符'H'或'Z'的行。