python清洗wind数据

1. python pandas如何过滤剔除数据

import pandas as pd

khhlist = pd.read_excel('客户号.xlsx')
hmdlist = pd.read_excel('黑名单.xlsx')
khhlist = khhlist[~khhlist['客户号'].isin(hmdlist['黑名单客户'].values)]
renamelist = {'客户号':'优质客户'}
yzkhlist = khhlist.rename(columns=renamelist)
yzkhlist.to_excel('优质客户.xlsx', encoding='utf8')

这个简单，用isin函数，前面加上~取反即可

2. 怎么用python做excel里的数据清洗

python是一款应用非常广泛的脚本程序语言，谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl 一样，都可以直接在命令行里运行脚本程序。

3. 如何更好地利用万得 (Wind) 金融数据客户端

关于这个问题，我认为首先应该先了解万得的特点，因为只有自己深入研究了解以后，方可知道该软件的优点跟缺点。更重要的一点就是，我们不能模仿其他人所分享的内容来学校，只能作为参考模式来了解，只有自己了解并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么，为满足金融行业投资机构跟研究机构等不同类型客户的需求，Wind Information他其实已经在信息检索里面，数据提取跟分析以及投资组合管理领域开发了一系列专业分析软件和应用工具。

比如应用程序他可以通过这些终端工具，用户可以从Wind Information里面获得更及时更准确和更完整的财务数据跟结果，这一点是任何金融软件无法比拟的。

三、软件还不够完美

使用万得的朋友，手上必然有几个其他的金融软件，这一点毋庸置疑，在最近，Wind启动了一个行业中心功能，该功能简称可快速轻松地查看行业概述，位置，上游还有下游以及行业驱动因素，但是，我认为此功能没有刷新不会，我个人认为，Wind的行业中心功能深度还是不够的，因为在许多情况下，当需要深入的行业信息时，此功能通常无作为。

4. python数据分析干什么

随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。
1、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。
2、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。
4、数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。
希望可以帮到你

5. 用wind金融终端如何导出上市公司历年净利润数据成excel

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

华尔街学堂 三大金融技能工具——Wind Excel 与 Python。金融人制作材料多以表格和图表的形式呈现。数据从Wind上导下来了，如何处理和清洗，如何用EXCEl计算得出我们想要的结果和最终表格，甚至如何制作精美的图表？

单纯只会WIND和EXCEL，已经无法让你拥有绝对的自信了。从顶级投行开始，Python已经成为投行、基金、咨询和互联网等泛金融和商科领域必备的一项技能，以Python为代表的数据科学领域的风口已经呈现爆发状态。这是市场上第一个全面涵盖WIND、EXCEl和Python三大领域的实务课程。

课程目录：

Excel实务技能与金融应用

Python编程在金融中的应用

Wind Python 数据及交易接口

......

6. python爬虫怎么清洗

最近学习python网络数据获取，看到了关于数据的清洗，觉得很好用，现贴出代码，权当记录。
# Python 数据清洗
#cleanInput() 功能：
#输入input，
#清除input中的'\n', 多余空格，文献标记[ ]， 删除单个字符(除i/a 外)，转化为utf-8编码格式以消除转义字符,
#输出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) #删除标点符号
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. 怎样用 Python 进行数据分析

做数据分析，首先你要知道有哪些数据分析的方法，然后才是用Python去调用这些方法
那Python有哪些库类是能做数据分析的，很多，pandas，sklearn等等
所以你首先要装一个anaconda套件，它包含了几乎所有的Python数据分析工具，
之后再学怎么分析。

8. python数据分析需要数据清理吗

1、对数据进行排序df.sort_values()
#读取数据
titanic_survival=pd.read_csv(r"C:Userspythonwandata_minepython_pandas itanic_train.csv")
#用sort_values()函数对指定列排序，默认升序排序，inplace=True表示在原来的df上排序titanic_survival.sort_values(("Age"),inplace=Tru
2、缺失值判断及统计pandas.isnull()、pandas.isnull
空值统计方法一：df.isnull().sum()：
#当不指定具体列时，统计整个df的缺失值个数
titanic_survival['Age'].isnull().sum()
通过len()函数统计缺失值
3、缺失值处理
处理缺失值可以分为两类：删除缺失值和缺失值插补。而缺失值插补又分为以下几种：
均值/中位数/众数插补
使用固定值（将缺失值的属性用一个常量代替）
最近邻插补（在记录中找到与缺失值样本最接近的样本的该属性插补）
回归方法（对带有缺失值的变量，根据已有数据和与其有关的其他变量建立拟合模型来预测缺失值）
插值法（利用已知点建立合适的插值函数f(x),未知值由对应点xi求出来近似代替）
下面，我们主要讨论删除缺失值，学习一些pandas缺失值删除的操作。
1）df.dropna(),舍弃含有任意缺失值的行
#等价于titanic_survival.dropna(axis=0) axis=0表示删除行，axis=1表示删除列
dropall=titanic_survival.dropna()
删除含任意空值的行
2）df.dropna()函数删除某个列中含有空值的行
现在这个数据中age、cabin、embarked都有缺失值，如果我们直接使用df.dropna()会删除掉这三列中都有空值的所有行，但是我们希望只删除age列中有空值的数据，那该如何处理呢？
直接使用df.dropna(subset=['column_list'])
drop_age_null=titanic_survival.dropna(subset=["Age"])
删除指定列中含有缺失值的行
pandas自定义函数

9. python怎么获取wind数据

网页链接按照这个说明文档来。这个比较简单，但是例子是很详细的。Python和万得的接口。实现。