pandasで任意の位置の値を取得・変更するat, iat, loc, iloc | note.nkmk.me
pandas.DataFrameの任意の位置のデータを取り出したり変更（代入）したりするには、at, iat, loc, ilocを使う。at()ではなくat[]のように記述する。 pandas.DataFrame.at — pandas 2.0.3 documentation pandas.DataFrame.iat — pandas 2.0.3 documentation pandas.DataFrame.loc — pandas 2.0.3 documentation pandas.DataFrame.iloc — pandas 2.0.3 documentation 位置の指定方法および選択できる範囲に違いがある。 位置の指定方法 at, loc: 行名（行ラベル）、列名（列ラベル） iat, iloc: 行番号、列番号 選択し取得・変更できるデータ at, iat: 単独の要素の
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Pythonでシストレのバックテスト¶移動平均交差システムを、以下の日足データを使ってバックテストしてみます。 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # dfのデータからtfで指定するタイムフレームの4本足データを作成する関数 def TF_ohlc(df, tf): x = df.resample(tf).ohlc() ret = pd.DataFrame({'Open': x['Open']['open'], 'High': x['High']['high'], 'Low': x['Low']['low'], 'Close': x['Close']['close']}, columns=['Open','High','Low','Close'])
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Pythonでテクニカル指標を作成する¶今回はテクニカル指標を作ってみます。対象とするFXデータとして、以下のコードで作成した日足データを使ってみます。 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pandas.tseries.offsets as offsets # dfのデータからtfで指定するタイムフレームの4本足データを作成する関数 def TF_ohlc(df, tf): x = df.resample(tf).ohlc() ret = pd.DataFrame({'Open': x['Open']['open'], 'High': x['High']['high'], 'Low': x['Low']['low'], 'Close'
Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
Python pandas データ選択処理をちょっと詳しく <中編> - StatsFragments
こちらの続き。 上の記事では bool でのデータ選択について 最後にしれっと書いて終わらせたのだが、一番よく使うところなので中編として補足。 まず __getitem__ や ix の記法では、次のような指定によって 行 / 列を選択することができた。 index, columns のラベルを直接指定しての選択 index, columns の番号(順序)を指定しての選択 index, columns に対応する bool のリストを指定しての選択 ここでは上記の選択方法をベースとして、ユースケースごとに Index や Series のプロパティ / メソッドを使ってできるだけシンプルにデータ選択を行う方法をまとめる。 補足 一部の内容はこちらの記事ともかぶる。下の記事のほうが簡単な内容なので、必要な方はまずこちらを参照。 簡単なデータ操作を Python pandas で行う - S
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