150个 HTML5 网站模版 量大慢选

一、项目介绍

• 数据获取与存储：能够使用Python财经数据接口包tushare下载股票交易数据，并将数据保存到CSV文件或MySQL数据库中。
• 数据处理：能够用Pandas从CSV文件、Excel文件以及MySQL数据库中读取数据。能够使用Pandas对数据进行简单处理和深度处理，如数据的增删改查、数据去重、缺失处理、数据转换以及数据标准化等。
• 数据统计分析：能够通过Pandas的groupby、agg和transform方法实现数据的聚合，并完成数据的统计分析工作。

二、数据获取与存储

2.1、数据获取

tushare是一个免费、易用的Python财经数据接口包，能够快速、便捷的获取股票、基金、黄金等金融数据：

• 下载并安装tushare

• 访问tushare官网 Tushare数据

• 注册用户，进入个人主页，在“接口TOKEN”选项卡中将token值复制下来。

• 新建一个Python项目，获取股票代码：

 import tushare as ts
 # 设置token值
 ts.set_token("2022fef40058599bb7458609a6ad277edda3193a92b80513f27bb73a")
 # 获取格力电器股票交易数据
 df = ts.pro_bar(ts_code='000651.SZ',  # 股票代码
                  start_date='20180101',  # 起始时间
                  end_date='20200930')  # 结束时间
 # 保存为Excel文件
 df.to_excel("格力电器.xlsx")

to_excel()函数的常用参数

2.2、数据存储

2.2.1、存储到CSV文件中

to_csv()函数用于将数据存储到文本文件中，其用法与to_excel() 函数类似

to_csv()函数的常用参数

 df.to_csv("格力电器.csv",       # 文件名
           sep=",",             # 间隔符
           na_rep="99999",       # 缺失值使用99999代替
           header=True,          # 保留列名
           index=False)      # 不保留索引

2.2.2、存储到数据库中

1. 搭建MySQL数据库服务器

2. python连接MySQL数据库服务器。

# 连接数据库
 ​
 #  导入sqlalchemy库
 from sqlalchemy import create_engine
 # 创建一个MySQL连接器对象engine
 # 用户名为root，密码为1234
 # 地址为127.0.0.1（本地），端口为3306
 # 数据库名称为stock，编码格式为UTF-8
 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:1234@127.0.0.1:3306/stock?charset=utf8")

1. 将股票数据存储于MySQL数据库中。 使用to_sql()函数将数据存储到名为stock的MySQL数据库服务器中。

df.to_sql("geli",       # 表名称
           con=engine,   # 数据库连接器对象
           index=False,  # 不保留索引
           if_exists="replace")  # 如果表已存在，则先删除再重新创建表

to_sql()函数的常用参数：

三、数据读取

3.1、读取CSV文件中的数据

 import pandas as pd
 # 读取CSV文件
 data = pd.read_csv("格力电器.csv") #CSV文件路径
 print(data)

read_csv()函数的常用参数：

# 例子：自定义DataFrame的列名为“A","B","C","D"...
 data = pd.read_csv("格力电器.csv",
                    skiprows=1,      # 忽略第一列的列名
                    names=[chr(i) for i in range(65,65+11)] ) # 自定义列名
 print(data)
 # 例子：跳过前5条数据
 data = pd.read_csv("格力电器.csv",
                    header=None,     #设置成无标题格式
                    skiprows=5)      # 忽略前5条数据
 print(data)
 # 读取前10条数据中的trade_date、open、high和low这几列数据
 data = pd.read_csv("格力电器.csv",
                    nrows=10,        #获取10条数据
                    usecols=['trade_date','open','high','low']) # 按名称获取相应列
 print(data)

3.2、读取Excel文件中的数据

import pandas as pd
 data =pd.read_excel("格力电器.xlsx",        # Excel文件路径
                     sheet_name='Sheet1',      # Excel中sheet名称
                     index_col=0)              # 将第一列作为列名
 print(data)

read_excel()函数的常用参数：

3.3、获取MySQL数据库中的数据

Pandas提供了3个从数据库中获取数据的函数。

• read_sql_table()，详细用法如下：

pandas.read_sql_table(table_name,con,scheme='None',index_col='None',coerce_float='True',parse_dates='None',columns='None',chunksize: None = 'None')

• read_sql_query()，详细用法如下：

   pandas.read_sql_query(sql,con,index_col='None',coerce_float='True',params='None',parse_dates='None',chunksize: None = 'None')

• read_sql()，详细用法如下：

  pandas.read_sql(sql,con,index_col='None',coerce_float='True',params='None',parse_dates='None',columns='None',chunksize: None = 'None')

3个数据库数据读取函数的常用参数：

 # 各使用方法例子：
 ​
 import pandas as pd
 from sqlalchemy import create_engine
 ​
 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:1234@127.0.0.1:3306/stock?charset=utf8")
 ​
 # 读取数据库的表geli中的所有数据
 data1 = pd.read_sql_table("geli",con=engine)
 # 使用SQL语句获取表中的数据
 data2 = pd.read_sql_query("select * from geli",con=engine)
 # 查询数据库stock中的所有表名称
 data3 = pd.read_sql_query("show tables",con=engine)
 # 即可读取表也可通过SQL实现查询功能
 data4 = pd.read_sql("geli",con=engine)
 data5 = pd.read_sql("select * from geli",con=engine)

四、数据简单处理

Pandas也有属于自己的数组对象：Series和DataFrame。

• series：带有标签的一维数组对象，类似于DataFrame的一列

• DataFrame：带有行名和列名的二维数组对象，类似于Excel表格。NumPy的ndarray数组只能存储同类型数据，而DataFrame支持不同数据类型的数据。

4.1、常用属性

# 例子：
 import pandas as pd
 data = pd.read_csv("格力电器.csv")
 ​
 print("1.获取所有值：\n",data.values)
 print("2.获取行索引：\n",data.index)
 print("3.获取列索引：\n",data.columns)
 print("4.获取元素个数：\n",data.size)
 print("5.获取数组维度：\n",data.shape)
 print("6.获取数据类型：\n",data.dtypes)
 print("7.获取数组维度：\n",data.ndim)
 data1 = data.T
 print("8.数据转置后的维度：\n",data.shape)

4.2、查找数据

DataFrame既有普通数组的特点，又有自己独有的特征，它拥有行名，列名，因此非常方便于查找DataFrame中不同范围的数据。

4.2.1、使用字典Key查找数据

 a = [[1,2,3],
      [4,5,6]]
 a[1][1] # 访问第2行第2列的数 5

 # 例子
 import pandas as pd
 data = pd.read_csv("格力电器.csv")
 ​
 # 获取交易日期（trade_date）列的数据
 print(data["trade_date"])   # 返回一个Series类型的数组对象
 ​
 # 获取交易日期（trade_date）和收盘价（close）这两列数据。
 print(data[["trade_date","close"]])
 ​
 # 获取交易日期（trade_date）和收盘价（close）这两列的前5条数据
 print(data[["trade_date","close"]][:5])
 ​
 # 获取前5条交易数据
 print(data[:5])

注意：使用字典key的形式访问DataFrame数据的一般形式如下

 a[列名][行名/行索引值]

即先确定行，再确定列。另外，确定列的范围时，不能通过“:”来划定（访问所有列除外）。比如要访问前5行前5列的数据：

 print(data[:"close"][:5]) # 这种方式是错误的
 print(data[["trade_date","open","high","low","close"]][:5])  # 正确方法

4.2.2、使用切片查找数据

DataFrame提供了两种切片函数loc()和iloc()，使得DataFrame不仅可以截取任意行和列范围的数据，而且还可以自由选择使用行/列名或者索引值查找。

loc()和iloc()的不同之处在与loc()是针对DataFrame行/列名的切片函数，如果传入的不是行/列名，操作将无法执行。iloc()接收的必须是行索引值和列索引值（与ndarry的切片函数一样）

 # 获取交易日期（trade_date）列的数据
 data = pd.read_csv("格力电器.csv")
 data.loc[:,"trade_date"]    # 方法1
 data.iloc[:,1]              # 方法2

• 使用loc()函数截取数据时，要使用行名和列名，而iloc()则要使用行和列的索引值。

# 获取交易日期（trade_date）和收盘价（close）这两列数据
 data.loc[:,["trade_date","close"]]  # 方法1
 data.iloc[:,[1,5]]                  # 方法2

• 要截取的行或列不是一个连续的范围，可以列举出这些行或列对应的名称或者索引。

# 获取交易日期（trade_date）和收盘价（close）这两列前5条数据
 print(data.loc[:4,["trade_date","close"]])  # 方法1 4表示行名
 print(data.iloc[:5,[1,5]])                  # 方法2

• 获取前5行数据时，行范围：“:4”，4表示行名，并非行的索引值。

# 获取前5条交易数据
 print(data.loc[:4])
 print(data.iloc[:5])

4.2.3、使用条件查找

DataFrame还支持使用条件表达式来查找数据。

 # 查找收盘价小于50的数据
 print(data[data["close"]<50.0])
 ​
 # 查找收盘价小于50时的交易日期（trade_date）和涨跌幅（pac_chg）
 print(data.loc[data["close"]<50.0,["trade_date","pct_chg"]])
 ​
 # 查找收盘价小于50并且开盘价大于50时的所有数据
 print(data[(data["close"]<50.0) & (data["open"]>50.0)])
 ​
 # 查找收盘价小于50并且开盘价大于50时的交易日期
 print(data.loc[(data["close"]<50.0) & (data["open"]>50.0),"trade_date"])

4.3、组装数据

4.3.1、拼接数据

Pandas的拼接函数concat()。该函数的一般格式如下：

 pandas.concat(objs,axis=0,join='outer',ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verify_integrity=False,sort=False,copy=True)

concat()函数的常用参数：

• 将两组数据实现纵向拼接：

 data = pd.read_csv("../数据集/格力电器.csv")
 # 获取前3条数据中的前两列
 A = data.head(3)[["ts_code","trade_date"]]
 B = data.tail(3)[["ts_code","trade_date"]]
 all = pd.concat([A,B])
 print(all)
 ​
 #        ts_code  trade_date
 # 0    000651.SZ    20200930
 # 1    000651.SZ    20200929
 # 2    000651.SZ    20200928
 # 904  000651.SZ    20170105
 # 905  000651.SZ    20170104
 # 906  000651.SZ    20170103

数组all中沿用了数组A和数组B中列索引的值，要想从0开始重新设置索引，可以将参数ignore_index设置为True。

 all = pd.concat([A,B],ignore_index)
 print(all)
 #        ts_code  trade_date
 # 0    000651.SZ    20200930
 # 1    000651.SZ    20200929
 # 2    000651.SZ    20200928
 # 3    000651.SZ    20170105
 # 4    000651.SZ    20170104
 # 5    000651.SZ    20170103

A数组和B数组的列名完全相同，纵向拼接就是将相同列名的数据纵向堆叠在一起。

若列名不完全相同：如数组A的列名为“A”和“B”，而数组B的列名是“B”和“C”。纵向拼接时，一般有以下两种拼接需求：

• 只拼接列名相同的列数据，其余列都舍弃，即按列名的交集进行纵向拼接。
• 所有列都不舍弃，即按列名的并集进行拼接。

设置concat()方法中的参数join为“inner”或“outer”就可以实现按列名的交集或并集进行拼接的功能。

 import pandas as pd
 data = pd.read_csv("../数据集/格力电器.csv")
 # 按列名的交集进行拼接：
 # 获取前3条数据中的前两列
 A = data.head(3)[["ts_code","trade_date"]]
 # 获取最后3条数据中的前两列
 B = data.tail(3)[["ts_code","open"]]
 all = pd.concat([A,B],join="inner")
 print(all)
 ​
 #        ts_code
 # 0    000651.SZ
 # 1    000651.SZ
 # 2    000651.SZ
 # 904  000651.SZ
 # 905  000651.SZ
 # 906  000651.SZ
 ​
 # 按列名的并集进行拼接：
 all = pd.concat([A,B],join="outer") # 默认为outer，可以不写

设置参数axis为0或1，即可设置横向或纵向拼接功能。

 import pandas as pd
 data = pd.read_csv("../数据集/格力电器.csv")
 # 获取前3条数据中的前两列
 A = data.head(3)[["ts_code","trade_date"]]
 # 获取最后3条数据中的前两列
 B = data.head(3)[["open","high"]]
 all = pd.concat([A,B],axis=1)
 print(all)
 ​
 #      ts_code  trade_date   open   high
 # 0  000651.SZ    20200930  53.16  53.42
 # 1  000651.SZ    20200929  53.40  53.61
 # 2  000651.SZ    20200928  54.12  54.45

横向拼接时，也会有以下两种横向拼接需求：

1、只拼接行名相同的行数据，其余行都舍弃，即按行名的交集进行横向拼接。

 # 获取前3条数据中的前两列
 A = data.head(3)[["ts_code","trade_date"]]
 # 获取第3-5条数据中的第3-4列
 B = data.loc[2:4,["trade_date","high"]]
 # 按行名的交集进行横向拼接
 all = pd.concat([A,B],axis=1,join="inner")

2、所有行都不舍弃，即按行名的并集进行横向拼接。

 all = pd.concat([A,B],axis=1)

4.3.2、merge拼接数据

有时需要根据一个或多个键将多个数据集的行连接起来。

Pandas中使用merge()函数实现类似SQL中的join操作功能，叫做合并数据。

 import pandas as pd
 data = pd.read_csv("../数据集/格力电器.csv")
 # 获取前3条数据中的股票代码和交易日
 A = data.head(3)[["ts_code","trade_date"]]
 # 获取前3条数据中的交易日和收盘价
 B = data.head(3)[["trade_date","close"]]
 all = pd.merge(A,B,on="trade_date")

merge()函数的一般格式：

 merge(left,right, how= "inner",on= None,left_on= None,right_on= None,left_inde= False,right_indexalse,sort= False,suffixes= ("_x", "_y"),copy= None,indicator= False,validate= None）

merge()函数的常用参数：

merge()函数也有四种连接方式通过how来设置连接方式。

 # 使用内连接合并两个数组的功能。其他方式的功能，只需要更改merge()参数how即可
 A = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],index=[0,1],columns=["A","B"])
 B = pd.DataFrame([[4,11],[6,13]],index=[2,3],columns=["B","C"])
 all = pd.merge(A,B,on="B",how="inner")
 print(all)
 ​
 # 将左右数组的行索引作为唯一连接键进行数组合并
 all = pd.merge(A,B,left_index=True,right_index=True,how="inner")

4.3.3、重叠数据的合并

若出现两条数据的内容几乎一致，但某些特征在一张表上是完整的，而在另一张表中有缺失，可以用DataFrame中的combine_first()方法进行重叠数据的合并。

 A = pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[pd.NA,13]],index=[0,1,2],columns=["A","B"])
 B = pd.DataFrame([[pd.NA,4],[6,12]],index=[1,2],columns=["A","B"])
 # 重叠数据的合并
 all = A.combine_first(B)
 print(all)
 ​
 #    A   B
 # 0  1   2
 # 1  3   4
 # 2  6  13

conbine_first()方法有以下特点：

• combine_first()方法是DataFrame数组自带的方法
• 合并时，除了列名外，行索引也是其中的一个连接键

• 如果待重叠合并的两个数组相同位置上的值不同，如数组A的12与数组B的12，则结果以数组A中的值为准

4.4、添加数据

4.4.1、字典形式的赋值

使用data[key]=value的形式可以添加一列数据到数据集的最后，这里的value可以是一个list、ndarray一维数组、Series数组，也可以是单个值。

 import numpy as np
 import pandas as pd
 data = pd.read_csv("../数据集/格力电器.csv")
 # 字典形式赋值
 data["bias"] = np.arange(len(data)) # ndarray数组（0,1,2...）

如新增的列中各个值相同，则直接赋值即可：

 data["bias"] = 1 # 设置相同的值

4.4.2、使用insert()函数

DataFrame的insert()函数，可以选择按行插入或按列插入，可以选择插入的位置。

• 第一个参数设置新列插入的位置的索引值
• 第二个参数设置列名

• 第三个参数设置插入列的值

 # 在数据的最前列插入一列全为1的数据
 data.insert(0,"bias",1) # 最前列插入一列列名bias。值为1的数据
 ​
 # 在第二列插入一列列名为bias、值递增的数据
 data.insert(1,"bias",np.arange(len(data)))

4.4.3、修改数据

方法是将要修改的数据提取出来，重新赋值为新的数据：

 # 将股票代码（ts_code）中的字符去掉（000651.SZ->000651）
 import pandas as pd
 data = pd.read_csv("../数据集/格力电器.csv")
 data["ts_code"] = "000651"
 ​
 # 将当天收盘价（close）低于50的成交额(amount）设定为0
 data.loc[data["close"]<50,"amount"] = 0 # loc函数提取数据

4.4.4、删除数据

DataFrame提供的drop()函数可以删除某列或某行的数据，其语法：

 DataFrame.drop(labels= None,axis= 0,index= None, columns= None,level= None,inplace= False,errors= "raise",

drop()函数的常用参数：

 # 按列删除：
 data.drop(labels=["ts_code","trade_date"],  # 删除的行或列的名称
           axis=1, # 操作的轴向，1：按列删除
           inplace=True # 对原数据生效
           )
 # 按列删除简洁版：
 data.drop(columns=["ts_code","reade_date"],# 删除列的代替写法
          inplace=True)  # 对原数据生效

如果将参数inplace设置为False，则data中的数据不会有任何变动，因此此时它会复制一份data对象，所有操作针对的都是该复制对象，

如果只想删除某一列的数据，还可以使用pop()函数和del命令实现：

 data.pop("ts_code") 
 del data{"ts_code"}

五、数据深度处理

“脏”数据：

• 多余的数据：一些诸如“编号”之类的数据。
• 重复的数据
• 带有缺失值的数据：字段值缺失或着为空，会直接导致统计分析出错
• 非数值类型数据：将字符串这种非数值型数据无法参与数学计算。

5.1、数据去重

处理重复数据有三种方式：

• 保留第一个
• 保留最后一个
• 全不保留

Pandas的DataFrame提供了drop_duplicates()函数实现重复数据的检测和处理：

 DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False,ignore_index=False)

drop_duplicates()函数的常用参数：

 # 如果数据完全一样，则全部删除
 data.drop_duplicates(keep=False,inplace=True)
 ​
 # 如果第1列和第2列数据完全一样，则认定为重复数据，只保留第1条数据。
 data.drop_duplicates(subset=["ts_code","trade_date"],keep="first",inplace=True)

5.2、缺失值处理

拿到数据先检测数据中是否存在缺失值，如果存在缺失值，先对缺失值处理。检测缺失值的方法：

 DataFrame.isnull()  # 检测是否有缺失值
 DataFrame.notnull() # 检测是否没有缺失值

5.2.1、删除法*

删除法就是删除缺失值所在的行或列。使用dropn()函数实现：

DataFrame.dropna(axis= 0,how='any',thresh=None, subset= None,inplace= False)

dropna()函数的常用参数：

5.2.2、替换法*

替换法就是使用某个值来填充缺失值。使用fillna()函数实现：

 DataFrame.fillna(value=None,method=None,axis=None,inplace=False,limit=None,downcast=None)

fillna()函数的常用参数：

5.2.3、插值法

插值法就是通过两点估计中间点的值。Pandas使用interpolate()函数实现插值法填充缺失值功能：

 DataFrame.interpolate(method: str = "linear",axis= 0,limit= None,inplace= False,limit_direction= None,limit_area= None,downcast= None,**kwargs)

interpolate()函数的常用参数“

 # 使用固定值-99填充所有缺失值：
 import pandas as pd
 data = pd.read_csv("../数据集/格力电器_缺失值.csv")
 data.fillna(-99,inplace=True)
 ​
 # 使用50填充开盘价（open）的缺失值，使用55填充最高价（high）的缺失值：
 my_dict = {"open":50,"high":55}
 data.fillna(my_dict,inplace=True)
 ​
 # 使用开盘价（open）和最高价（high）的平均值填充当前列的缺失值：
 data["open"].fillna(data["open"].mean(),inplace=True)
 data["high"].fillna(data["high"].mean(),inplace=True)
 ​
 # 使用上一个非缺失值填充开盘价（open）中的缺失值
 data["open"].fillna(method="ffill",inplace=True)
 ​
 # 删除存在缺失值的整列数据
 data.dropna(axis=1,how="any",inplace=True)
 ​
 # 使用插值法实现对缺失值的填充
 data.interpolate(inplace=True)

5.3、数据转换

通常获取到的数据会包含大量非数值型数据。Pandas通过哑变量（Dummy Variable）实现将字符串转换为数值型的功能。哑变量也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是将不能够定量处理的变量量化。根据这些因素的属性类型构造的只取0或1的人工变量通常称为哑变量。

哑变量处理的特点：

• 若一个类别特征有m个取值，则哑变量处理后就变为m个二元特征。
• 特征值互斥，每次只有一个被激活（’1‘表示激活）。

• 数据变成了稀疏矩阵的形式，加快了算法模型的运算速度。

Pandas使用get_dummies()函数实现哑变量处理的功能：

 DataFrame.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep= "_",dummy_na= False,columns=None,sparse= False,drop_first= False,dtype= None)

get_dummies()函数的常用参数：

 import pandas as pd
 data = pd.read_csv("../数据集/格力电器_哑变量.csv")
 data=pd.get_dummies(data,prefix=["satatus"],columns=["status"])
 print(data)
 ​
 #      ts_code  trade_date   open   high  satatus_上涨  satatus_下跌  satatus_平盘
 # 0  000651.SZ    20200927  53.40  53.61        True       False       False
 # 1  000651.SZ    20200928  53.40  53.61       False        True       False
 # 2  000651.SZ    20200929  54.35  54.61       False       False        True
 # 3  000651.SZ    20200930  53.16  53.42        True       False       False

六、统计分析

6.1、汇总统计

常用汇总统计方法：（默认按列进行统计，要按行进行统计们可以设置参数axis=1）

 # 求数据集中的收盘价、成交量的最大值即最小值：
 import pandas as pd
 data = pd.read_csv("../数据集/格力电器.csv")
 data1 = data[["close","vol"]]   # 获取收盘价和成交量
 data1.max() # 按列求最大值
 data1.min() # 按列求最小值
 data1.describe()    # 多种统计数据

6.2、groupby：数据分组聚合

若想统计每年的平均收盘价、平均成交额等统计信息，就必须将数据集按年份分组，每组分别计算平均收盘价、每天平均成交额等统计信息。

DataFrame提供的groupby()函数可以按照指定的特征进行分组，再分别计算各组的统计信息：

 # 使用groupby()函数实现年平均收盘价和平均日成交额：
 year = data["trade_date"].astype(str)   # 提取前4位，即年份
 year = year.str[0:4]                    # 添加到数据集中
 data["year"] = year                     # 按年份分组
 group = data[["year","close","amount"]].groupby(by="year")  # 求得平均值
 print(group.mean())

groupby()函数的语法：

 DataFrame.groupby(by=None, axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=<object object>,observed=False,dropna=True)

groupby()函数的常用参数：

该方法返回一个包含分组信息的DateFrameGroupBy类的对象，调用该对象中的各种方法，就可以得到分组统计的值。

DateFrameGroupBy类的统计函数：

6.3、agg：数据聚合

在统计数据时，不同特征值的统计策略也不相同。

事实上，针对不同特征值，可以使用Pandas或者NumPy的数据统计函数分别求得：

 # 1、求得数据集中收盘价、成交额的平均值和最大值
 c_a_mean = data[["close","amount"]].mean()  # 收盘价和成交额的平均值
 c_a_max = data[["close","amount"]].max()    # 收盘价和成交额的最大值
 ​
 # 2、求得数据集中收盘价的平均值，成交额的最大值
 c_mean = data["close"].mean()   # 收盘价的平均值
 c_max = data["amount"].max()    # 成交额的最大值
 ​
 # 3、求得数据集中收盘价的平均值，成交额的最大值和最小值
 c_a_mean = data["close"].mean() # 收盘价的平均值
 o_max = data["open"].max()  # 成交额的最大值
 o_min = data["open"].min()  # 成交额的最小值

上述方法每次只能统计一种数据。使用DataFrame的 agg()函数可以设置不同特征的不同统计需求，一次求出：

agg()函数的常用参数：

 # 例子：#求得数据集中收盘价、成交额的平均值和最大值
 result1 = data[["close","amount"]].agg([np.mean,np.max])
 ​
 # 求得数据集中收盘价的平均值，成交额的最大值
 result2 = data.agg({"close":np.mean,"amount":np.max})
 ​
 # 求得数据集中收盘价的平均值，成交额的最大值和最小值
 result3 = data.agg({"close":np.mean,"amount":[np.max,np.min]})

另外，有些数据是要分组后再进行统计的：

 # 将数值型日期转换为字符串
 year = data["trade_date"].astype(str)
 # 提取前4位，即年份
 year = year.str[:4]
 # 添加到数据集
 data["year"] = year
 # 按年份分组
 group = data[["year","close","amount"]].groupby(by="year")
 # 求各年度收盘价与成交额的平均值和最大值
 r1 = group.agg([np.mean,np.max])
 print(r1)
 ​
 # 其结果为
 #           mean   amax          mean          amax
 # year                                              
 # 2017  36.024486  47.80  2.513256e+06  5.808663e+06
 # 2018  44.438230  57.40  2.607493e+06  1.712054e+07
 # 2019  53.539958  65.58  2.461973e+06  1.819573e+07
 # 2020  57.894426  69.88  3.209122e+06  8.947222e+06
 ​
 # 如果想获取成交额（amount）的平均值和最大值：
 r1["amount"]
 ​
 # 获取成交额的年平均值：
 r1["amount"]["mean"]    # 成交额的年平均值
 r1["amount"]["mean"]["2018"]    # 2018年成交额的平均值。注意2018要加双引号
 ​
 # 求各年度收盘价的平均值，成交额的最大值
 r2 = group.agg({"close":np.mean,"amount":np.max})
 ​
 # 求各年度收盘价的平均值，成交额的最大值和最小值
 r3 = group.agg({"close":np.mean,"amount":[np.max,np.min]})

6.4、apply：数据聚合

agg()方法的优势在于它可以根据不同特征制定不同规则的计算策略。当所有行或列使用的统计规则都一样时，就可以使用apply()函数实现。apply()方法传入的函数只能够作用整个DataFrame或者Series，agg()函数可以对不同字段设置不同函数来获取不同结果。

 DataFrame.apply(func.axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwds)

apply()函数的常用参数：

 import pandas as pd
 data = pd.read_csv("../数据集/格力电器.csv")
 # 求得数据集中收盘价、成交额的平均值
 c_a_mean = data[["close","amount"]].apply(np.mean)
 ​
 # 求得数据集中收盘价、成交额的平均值和最大值
 c_a_mean = data[["close","amount"]].apply([np.mean,np.max])
 ​
 # 求得数据集中收盘价、成交额的平均值
 # 函数作为参数求平均值
 def get_mean(data):
     return np.mean(data)
 c_a_mean = data[["close","amount"]].apply(get_mean)
 ​
 # 求各年度收盘价与成交额的平均值
 year = data["trade_date"].astype(str)   # 提取前4位，即年份
 year = year.str[0:4]    # 添加到数据集中
 data["year"] = year # 按年份分组
 group = data[["year","close","amount"]].groupby(by="year")  # 求各年度收盘价与成交额的最大值
 r1 = group.apply(np.mean)

DataFrameGroupBy对象也集成了apply()，使用方法与agg()相近，区别在于使用agg()能够实现对不同字段应用不同的函数，而

6.5、transform：数据转换

transform()函数可以按行或者列对整个DataFrame的所有元素进行操作，transform()函数的参数：

 # 将收盘价和成交额变为原来的两倍
 result = data[["close","amount"]].transform(lambda x:x*2)
 ​
 # 收盘价和成交额减去各自的平均值，得到与平均值的差额
 result = data[["close","amount"]].transform(lambda x:x-x,mean())