python清洗wind數據

1. python pandas如何過濾剔除數據

import pandas as pd

khhlist = pd.read_excel('客戶號.xlsx')
hmdlist = pd.read_excel('黑名單.xlsx')
khhlist = khhlist[~khhlist['客戶號'].isin(hmdlist['黑名單客戶'].values)]
renamelist = {'客戶號':'優質客戶'}
yzkhlist = khhlist.rename(columns=renamelist)
yzkhlist.to_excel('優質客戶.xlsx', encoding='utf8')

這個簡單，用isin函數，前面加上~取反即可

2. 怎麼用python做excel里的數據清洗

python是一款應用非常廣泛的腳本程序語言，谷歌公司的網頁就是用python編寫。python在生物信息、統計、網頁製作、計算等多個領域都體現出了強大的功能。python和其他腳本語言如java、R、Perl 一樣，都可以直接在命令行里運行腳本程序。

3. 如何更好地利用萬得 (Wind) 金融數據客戶端

關於這個問題，我認為首先應該先了解萬得的特點，因為只有自己深入研究了解以後，方可知道該軟體的優點跟缺點。更重要的一點就是，我們不能模仿其他人所分享的內容來學校，只能作為參考模式來了解，只有自己了解並熟悉方才可掌握一切。

一、明白自己的需求

只有自己了解了自己的需求，你才能知道自己需要的是什麼，為滿足金融行業投資機構跟研究機構等不同類型客戶的需求，Wind Information他其實已經在信息檢索裡面，數據提取跟分析以及投資組合管理領域開發了一系列專業分析軟體和應用工具。

比如應用程序他可以通過這些終端工具，用戶可以從Wind Information裡面獲得更及時更准確和更完整的財務數據跟結果，這一點是任何金融軟體無法比擬的。

三、軟體還不夠完美

使用萬得的朋友，手上必然有幾個其他的金融軟體，這一點毋庸置疑，在最近，Wind啟動了一個行業中心功能，該功能簡稱可快速輕松地查看行業概述，位置，上游還有下游以及行業驅動因素，但是，我認為此功能沒有刷新不會，我個人認為，Wind的行業中心功能深度還是不夠的，因為在許多情況下，當需要深入的行業信息時，此功能通常無作為。

4. python數據分析干什麼

隨著大數據時代的來臨和Python編程語言的火爆，Python數據分析早已成為現在職場人的必備核心技能。
1、檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。
2、數據表清洗
Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。
3、數據預處理
數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。
4、數據提取
主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標簽值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。
5、數據篩選匯總
Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。
希望可以幫到你

5. 用wind金融終端如何導出上市公司歷年凈利潤數據成excel

鏈接：http://pan..com/s/1c7gxs7R-94Mw-efUSbVaHg

華爾街學堂 三大金融技能工具——Wind Excel 與 Python。金融人製作材料多以表格和圖表的形式呈現。數據從Wind上導下來了，如何處理和清洗，如何用EXCEl計算得出我們想要的結果和最終表格，甚至如何製作精美的圖表？

單純只會WIND和EXCEL，已經無法讓你擁有絕對的自信了。從頂級投行開始，Python已經成為投行、基金、咨詢和互聯網等泛金融和商科領域必備的一項技能，以Python為代表的數據科學領域的風口已經呈現爆發狀態。這是市場上第一個全面涵蓋WIND、EXCEl和Python三大領域的實務課程。

課程目錄：

Excel實務技能與金融應用

Python編程在金融中的應用

Wind Python 數據及交易介面

......

6. python爬蟲怎麼清洗

最近學習python網路數據獲取，看到了關於數據的清洗，覺得很好用，現貼出代碼，權當記錄。
# Python 數據清洗
#cleanInput() 功能：
#輸入input，
#清除input中的'\n', 多餘空格，文獻標記[ ]， 刪除單個字元(除i/a 外)，轉化為utf-8編碼格式以消除轉義字元,
#輸出2-grams列表 ngrams
from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import string

def cleanInput(input):
input = re.sub('\n'," ",input)
input = re.sub('
[0−9]∗
',"",input)
input = re.sub(' +'," ",input)
input = bytes(input,'UTF-8')
input = input.decode("ascii", "ignore")
cleanInput = []
input = input.split(' ')
for item in input:
item = item.strip(string.punctuation) #刪除標點符號
if len(item)>1 or (item.lower() == 'a' or item.lower()=='i'):
cleanInput.append(item)
return cleanInput

def ngrams(input,n):
input = cleanInput(input)
output = []
for i in range(len(input)-n+1):
output.append(input[i:i+n])
return output

7. 怎樣用 Python 進行數據分析

做數據分析，首先你要知道有哪些數據分析的方法，然後才是用Python去調用這些方法
那Python有哪些庫類是能做數據分析的，很多，pandas，sklearn等等
所以你首先要裝一個anaconda套件，它包含了幾乎所有的Python數據分析工具，
之後再學怎麼分析。

8. python數據分析需要數據清理嗎

1、對數據進行排序df.sort_values()
#讀取數據
titanic_survival=pd.read_csv(r"C:Userspythonwandata_minepython_pandas itanic_train.csv")
#用sort_values()函數對指定列排序，默認升序排序，inplace=True表示在原來的df上排序titanic_survival.sort_values(("Age"),inplace=Tru
2、缺失值判斷及統計pandas.isnull()、pandas.isnull
空值統計方法一：df.isnull().sum()：
#當不指定具體列時，統計整個df的缺失值個數
titanic_survival['Age'].isnull().sum()
通過len()函數統計缺失值
3、缺失值處理
處理缺失值可以分為兩類：刪除缺失值和缺失值插補。而缺失值插補又分為以下幾種：
均值/中位數/眾數插補
使用固定值（將缺失值的屬性用一個常量代替）
最近鄰插補（在記錄中找到與缺失值樣本最接近的樣本的該屬性插補）
回歸方法（對帶有缺失值的變數，根據已有數據和與其有關的其他變數建立擬合模型來預測缺失值）
插值法（利用已知點建立合適的插值函數f(x),未知值由對應點xi求出來近似代替）
下面，我們主要討論刪除缺失值，學習一些pandas缺失值刪除的操作。
1）df.dropna(),舍棄含有任意缺失值的行
#等價於titanic_survival.dropna(axis=0) axis=0表示刪除行，axis=1表示刪除列
dropall=titanic_survival.dropna()
刪除含任意空值的行
2）df.dropna()函數刪除某個列中含有空值的行
現在這個數據中age、cabin、embarked都有缺失值，如果我們直接使用df.dropna()會刪除掉這三列中都有空值的所有行，但是我們希望只刪除age列中有空值的數據，那該如何處理呢？
直接使用df.dropna(subset=['column_list'])
drop_age_null=titanic_survival.dropna(subset=["Age"])
刪除指定列中含有缺失值的行
pandas自定義函數

9. python怎麼獲取wind數據

網頁鏈接按照這個說明文檔來。這個比較簡單，但是例子是很詳細的。Python和萬得的介面。實現。