数据分析项目案例
第一步，我们先导入tushare：
# 导入tushareimport tushare as tspro = ts.pro_api()
沪深港通标的
很多投资者倾向于投资沪深港通的标的，因为这些股票得到了更多国际投资者的青睐。在tushare中，我们通过stock_basic接口获取股票列表，其中is_hs参数用于筛选沪深港通标的列表，具体规则如下：
沪股通标的：is_hs="H";
深股通标的：is_hs="S";
其他：is_hs="N".
# 沪股通股票列表pro.stock_basic(is_hs='H').head()
# 深股通股票列表pro.stock_basic(is_hs='S').head()
# 非沪深港通股票列表pro.stock_basic(is_hs='N').head()
上市状态
在stock_basic接口中，我们可以用list_status参数筛选不同上市状态的股票。
上市状态：list_status="L";
退市状态：list_status="D";
暂停上市状态：list_status="P".
# 正常上市股票pro.stock_basic(list_status='L').head()
# 已退市股票pro.stock_basic(list_status='D').head()
交易所
我们还可以看分别在上交所和深交所上市的股票列表，只需要在stock_basic中传入exchange参数即可。
上交所：exchange="SSE";
深交所：exchange="SZSE:.
# 上交所股票pro.stock_basic(exchange='SSE').head()
行业
除了参数中提供的筛选维度，我们还可以获取所有股票列表数据之后，用一些字段进行筛选。比如说行业：
df = pro.stock_basic()
df.query('industry == "银行"').head()
上市板块
我们还可以按照上市板块来挑选股票，这一点也很有用，有些投资人侧重于某个板块的股票，比如中小板、创业板等。
df = pro.stock_basic()
df.query('market == "创业板"').head()
地区
我们还能挑选属于某个特定地区的股票。当我们需要寻找地域联动效应或者某个地区爆出了某个利好时，这个筛选方法会很有帮助。
df = pro.stock_basic()df.query('area == "深圳"').head()
上市公司基本信息
在获取了股票列表之后，我们可能还想要了解一下它们的基本信息，比如注册资本、所在城市、经营范围等，这时我们可以使用stock_company接口。
接口默认仅提供了部分字段，需要更多字段的可以用fields参数来指定所需要的列。
pro.stock_company().head(1).T
获取深圳本地股票
我们来看一个案例，比如说之前有国家帮助中小企业解决质押风险，深圳国资委率先响应，然后我们想看一下可能受益的股票有哪些，因此我们想要先找到深圳的本地股列表，并且查看他们的主营业务、员工人数。
# 获取深圳本地上市公司股票列表import pandas as pd# 获取上市公司信息fields = ('ts_code,exchange,chairman,province,' 'city,office,employees,main_business')df = pro.stock_company(fields=fields)df.query('city == "深圳市"').head()
获取员工数超过十万的上市公司股票
可能我们还想通过员工数来筛选出大型的企业，这时我们可以通过employees字段完成筛选。
df = pro.stock_company()df.query('employees >= 100000')
是不是很简单？不过tushare的强大远不止于此
————————————————
分享一下获取股票基本信息的内容，主要包括以下三个知识点，希望对您能有所帮助：
（1）从Tushare获取数据
（2）写入Mysql
（3）导入Excel
后续，我会加入一些复杂的功能，比如定时更新、logging日志等等。
"""
接口：stock_basic
描述：获取基础信息数据，包括股票代码、名称、上市日期、退市日期等
更新频率：one week or long
"""
import tushare as ts
import pymysql
import pandas as pd
# 连接数据库,传参数的，返回df
def get_mysql_data(sql):
db = pymysql.connect(host="localhost",
user="root",
password="root",
db="STOCK",
charset='utf8')
cur = db.cursor()
cur.execute(sql)
data = cur.fetchall()
columnDes = cur.description # 获取连接对象的描述信息
columnNames = [columnDes[i][0] for i in range(len(columnDes))]
df = pd.DataFrame([list(i) for i in data], columns=columnNames)
cur.close()
db.commit()
db.close()
return df
# 将已完成的数据表，导出到excel中
def to_excel():
sql = "select * from stock_basic"
df = get_mysql_data(sql)
df.to_excel(r'D:\0.STOCK\Excel_File\stock_basic.xlsx',index=False)
print('<=== !!!导入成功!!! =====>')
# 返回相应接口的数据
def get_data():
# 只需要在第一次或者token失效后调用
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
# 查询当前所有正常上市交易的股票列表
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L',
fields='ts_code,symbol,name,area,industry,market,exchange,list_status,list_date,is_hs')
return data
# 连接数据库，清洗掉原表，并重新写入数据
def write_data():
db = pymysql.connect(host="localhost",
user="root",
password="123",
db="STOCK",
charset='utf8')
cur = db.cursor()
cur.execute("truncate TABLE stock_basic")
para = []
data = get_data() # 获取接口的数据
print('<=== !!!获取成功!!! =====> 共有', data.shape[0], '个股票数据')
print(data.head())
for i in range(0, len(data)):
para.append((i+1, data.loc[i, 'ts_code'], data.loc[i, 'symbol'], data.loc[i, 'name'], data.loc[i, 'area'],
data.loc[i, 'industry'], data.loc[i, 'market'], data.loc[i, 'exchange'],
data.loc[i, 'list_status'],
data.loc[i, 'list_date'], data.loc[i, 'is_hs']))
sql = """
insert into stock_basic(id,ts_code,symbol,name,area,industry,market,exchange,list_status,list_date,is_hs) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
"""
cur.executemany(sql, para)
# 查询写入的条数
sql_query = "SELECT ts_code from stock_basic"
cur.execute(sql_query)
sql_data = cur.fetchall()
sql_num = len(sql_data)
print('Mysql数据库写入成功，共写入', sql_num, '个股票数据')
cur.close()
db.commit()
db.close()
if __name__ == '__main__':
write_data() # 清除到原表，重新写入
to_excel() # 导出到表格中
1、股票分析
需求：
使用tushare包获取某股票的历史行情数据。
输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。
输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。
# 需求四：假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何？
需求一：使用tushare包获取某股票的历史行情数据。
#获取行情
df = ts.get_k_data(code="600519",start='2000-01-01')#保存到本地
df.to_csv('./maotai.csv')#读取本地csv文件数据
df = pd.read_csv('./maotai.csv')#删除 Unnamed: 0 这一列，将 date 列转为时间类型，并设置为 index 列
df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date',inplace=True)print(df.info()) #查看整个数据集合中各个数据类型
print(df)
需求二：输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。
#(收盘-开盘)/开盘 > 0.03 返回值为 boolean 值，将 boolean 作为行索引来使用
#在分析的过程中如果产生了boolean值则下一步马上将布尔值作为源数据的行索引#如果布尔值作为df的行索引，则可以取出true对应的行数据，忽略false对应的行数据#print((df['close'] - df['open'])/df['open'] > 0.03) # 获取了True对应的行数据（满足需求的行数据）
print(df.loc[(df['close'] - df['open']) / df['open'] > 0.03].index)
需求三：输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。
#(今日开盘价-昨日收盘价)/昨日收盘价 < -0.02#print(df['close'].shift(1)) # 使 df['close'] 列整体下移一位
print(df.loc[(df['open'] - df['close'].shift(1)) / df['close'].shift(1) < -0.02].index)
# 需求四：假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何？
- 分析：
- 时间节点：2010-2020
- 一手股票：100支股票
- 买：
- 一个完整的年需要买入1200支股票
- 卖：
- 一个完整的年需要卖出1200支股票
-买卖股票的单价：
- 开盘价
#买股票：找每个月的第一个交易日对应的行数据（捕获到开盘价）==》每月的第一行数据#根据月份从原始数据中提取指定的数据#每月第一个交易日对应的行数据
new_df = df['2010-01-01':]
mairu= new_df.resample('M').first()['open'].sum() * 100 #数据的重新取样，取出每月的第一支股票
maichu = new_df.resample('A').last()['open'][:-1].sum() * 1200 #取出每年最后一个交易日的收盘价
yu = new_df['close'][-1] * 600 #剩余股票价值
#print(new_df.resample('M').first()['open']*100)#print(new_df.resample('A').last()['close'][:-1] * 100)
print(maichu - mairu + yu)
双均线策略
需求一：计算该股票历史数据的5日均线和60日均线
- 什么是均线？
- 对于每一个交易日，都可以计算出前N天的移动平均值，然后把这些移动平均值连起来，成为一条线，就叫做N日移动平均线。移动平均线常用线有5天、10天、30天、60天、120天和240天的指标。
- 5天和10天的是短线操作的参照指标，称做日均线指标；
- 30天和60天的是中期均线指标，称做季均线指标；
- 120天和240天的是长期均线指标，称做年均线指标。
- 均线计算方法：MA=（C1+C2+C3+...+Cn)/N C:某日收盘价 N:移动平均周期（天数）
df = ts.get_k_data(code="600519", start='2000-01-01')
df.to_csv('./maotai.csv')
df= pd.read_csv('./maotai.csv')
df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date',inplace=True)
ma5= df['close'].rolling(5).mean() #5日均线
ma30 = df['close'].rolling(30).mean() #30日均线
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
plt.plot(ma5[20:80],'h-r', label='ma5')
plt.plot(ma30[20:80],'h-b', label='ma30')
plt.legend()
plt.show()
需求二：
- 分析输出所有金叉日期和死叉日期
- 股票分析技术中的金叉和死叉，可以简单解释为：
- 分析指标中的两根线，一根为短时间内的指标线，另一根为较长时间的指标线。
- 如果短时间的指标线方向拐头向上，并且穿过了较长时间的指标线，这种状态叫“金叉”
- 如果短时间的指标线方向拐头向下，并且穿过了较长时间的指标线，这种状态叫“死叉”
- 一般情况下，出现金叉后，操作趋向买入；死叉则趋向卖出。当然，金叉和死叉只是分析指标之一，要和其他很多指标配合使用，才能增加操作的准确性。
#分析输出所有金叉日期和死叉日期
df = pd.read_csv('./maotai.csv')
df.drop(labels='Unnamed: 0', axis=1, inplace=True)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
ma5= df['close'].rolling(5).mean()
ma30= df['close'].rolling(30).mean()
s5= ma5[30:] < ma30[30:]
s30= ma5[30:] > ma30[30:]
df= df[30:]
down= s5 & s30.shift(1)print(df.loc[down].index) #死叉
up= ~(s5 | s30.shift(1))print(df.loc[up].index) #金叉
需求三：如果我从假如我从2010年1月1日开始，初始资金为100000元，金叉尽量买入，死叉全部卖出，则到今天为止，我的炒股收益率如何？
df = pd.read_csv('./maotai.csv')
df.drop(labels='Unnamed: 0', axis=1, inplace=True)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
ma5= df['close'].rolling(5).mean()
ma30= df['close'].rolling(30).mean()
s5= ma5[30:] < ma30[30:]
s30= ma5[30:] > ma30[30:]
df= df[30:]
up= ~(s5 | s30.shift(1)) #金叉
down = s5 & s30.shift(1) #死叉
up_code= Series(data=1, index=(df.loc[up].index))
down_code= Series(data=0, index=(df.loc[down].index))
s=up_code.append(down_code)
s= s.sort_index()['2010-01-01']
first_monry= 100000 #本金，不变
money = first_monry #可变的，买股票话的钱和卖股票收入的钱都从该变量中进行操作
hold = 0 #持有股票的数量（股数：100股=1手）
for i in range(0, len(s)): #i表示的s这个Series中的隐式索引
#i = 0(死叉：卖) = 1（金叉：买）
if s[i] == 1: #金叉的时间
#基于100000的本金尽可能多的去买入股票
#获取股票的单价（金叉时间对应的行数据中的开盘价）
time = s.index[i] #金叉的时间
p = df.loc[time]['open'] #股票的单价
hand_count = money // (p * 100) #使用100000最多买入多少手股票
hold = hand_count * 100money-= (hold * p) #将买股票话的钱从money中减去
else:#将买入的股票卖出去
#找出卖出股票的单价
death_time =s.index[i]
p_death= df.loc[death_time]['open'] #卖股票的单价
money += (p_death * hold) #卖出的股票收入加入到money
hold =0#如何判定最后一天为金叉还是死叉
last_monry = hold * df['close'][-1] #剩余股票的价值
#总收益
money + last_monry -first_monryprint(money)
人口分析项目
-需求：-导入文件，查看原始数据-将人口数据和各州简称数据进行合并-将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除-查看存在缺失数据的列- 找到有哪些state/region使得state的值为NaN，进行去重操作- 为找到的这些state/region的state项补上正确的值，从而去除掉state这一列的所有NaN-合并各州面积数据areas-我们会发现area(sq.mi)这一列有缺失数据，找出是哪些行-去除含有缺失数据的行-找出2010年的全民人口数据-计算各州的人口密度- 排序，并找出人口密度最高的州
#导入文件，查看原始数据
abb = pd.read_csv(r'H:\py\课件\2-课件\2_数据分析\课件\data\state-abbrevs.csv') #state(州的全称)abbreviation（州的简称）
area = pd.read_csv(r'H:\py\课件\2-课件\2_数据分析\课件\data\state-areas.csv') #state州的全称，area (sq. mi)州的面积
pop = pd.read_csv(r'H:\py\课件\2-课件\2_数据分析\课件\data\state-population.csv')#state/region简称，ages年龄，year时间，population人口数量
#将人口数据和各州简称数据进行合并
abb_pop = pd.merge(abb,pop,left_on='abbreviation',right_on='state/region')
abb_pop#将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除
abb_pop2.drop(labels='abbreviation',axis=1,inplace=True)
abb_pop2#查看存在缺失数据的列
abb_pop2.isnull().any(axis=0)#找到有哪些state/region使得state的值为NaN，进行去重操作
abb_pop.loc[abb_pop['state'].isnull()]['state/region'].unique()#为找到的这些state/region的state项补上正确的值，从而去除掉state这一列的所有NaN#合并各州面积数据areas#我们会发现area(sq.mi)这一列有缺失数据，找出是哪些行#去除含有缺失数据的行#找出2010年的全民人口数据#计算各州的人口密度#排序，并找出人口密度最高的州
消费记录分析
第一部分
第一部分：数据类型处理-数据加载-字段含义：-user_id:用户ID-order_dt:购买日期-order_product:购买产品的数量-order_amount:购买金额-观察数据-查看数据的数据类型-数据中是否存储在缺失值-将order_dt转换成时间类型-查看数据的统计描述-计算所有用户购买商品的平均数量-计算所有用户购买商品的平均花费- 在源数据中添加一列表示月份:astype('datetime64[M]')
代码实现
importpandas as pdfrom pandas importDataFrame#数据加载
df = pd.read_csv(r'H:\py\高级\数据分析\科学计算基础包-numpy\CDNOW_master.txt',header=None,sep='\s+',names=['user_id','order_dt','order_product','order_amount'])
df#查看数据的数据类型
df.info()#数据中是否存储在缺失值#df.isnull().any()
df.notnull().all()#将 order_amount 转换成时间类型
df['order_dt'] = pd.to_datetime(df['order_dt'],format='%Y%m%d')
df#查看数据的统计描述
df.describe()#在源数据中添加一列表示月份:astype('datetime64[M]')
df['month'] = df['order_dt'].astype('datetime64[M]')
df
View Code
第二部分
第二部分：按月数据分析-用户每月花费的总金额-绘制曲线图展示-所有用户每月的产品购买量-所有用户每月的消费总次数- 统计每月的消费人数
代码实现
#用户每月花费的总金额
df.groupby(by='month')['order_amount'].sum()#绘制曲线图展示
importmatplotlib.pyplot as plt
plt.plot(df.groupby(by='month')['order_amount'].sum())
df.groupby(by='month')['order_amount'].sum().plot()#所有用户每月的产品购买量
df.groupby(by='month')['order_product'].sum()#所有用户每月的消费总次数
df.groupby(by='month')['user_id'].count()#统计每月的消费人数
df.groupby(by='month')['user_id'].nunique()
View Code
第三部分
第三部分：用户个体消费数据分析-用户消费总金额和消费总次数的统计描述-用户消费金额和消费产品数量的散点图-各个用户消费总金额的直方分布图(消费金额在1000之内的分布)- 各个用户消费的总数量的直方分布图(消费商品的数量在100次之内的分布)
代码实现
#用户消费总金额和消费总次数的统计描述
df.groupby('user_id')['order_amount'].sum()
df.groupby('user_id')['order_product'].count()#用户消费金额和消费产品数量的散点图
order_amount = df.groupby('user_id')['order_amount'].sum()
order_product= df.groupby('user_id')['order_product'].sum()
plt.scatter(order_amount,order_product)#各个用户消费总金额的直方分布图(消费金额在1000之内的分布)
df.groupby(by='user_id').sum().query('order_amount <= 1000')['order_amount'].hist()#各个用户消费的总数量的直方分布图(消费商品的数量在100次之内的分布)
df.groupby(by='user_id').sum().query('order_product <= 100')['order_product'].hist()
View Code
第四部分
第四部分：用户消费行为分析-用户第一次消费的月份分布，和人数统计-绘制线形图-用户最后一次消费的时间分布，和人数统计-绘制线形图-新老客户的占比-消费一次为新用户-消费多次为老用户-分析出每一个用户的第一个消费和最后一次消费的时间- agg(['func1','func2']):对分组后的结果进行指定聚合-分析出新老客户的消费比例-用户分层-分析得出每个用户的总购买量和总消费金额and最近一次消费的时间的表格rfm-RFM模型设计-R表示客户最近一次交易时间的间隔。- /np.timedelta64(1,'D')：去除days-F表示客户购买商品的总数量,F值越大，表示客户交易越频繁，反之则表示客户交易不够活跃。-M表示客户交易的金额。M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。-将R，F，M作用到rfm表中-根据价值分层，将用户分为：-重要价值客户-重要保持客户-重要挽留客户-重要发展客户-一般价值客户-一般保持客户-一般挽留客户-一般发展客户- 使用已有的分层模型即可rfm_func
代码实现
importpandas as pdfrom pandas importDataFrame#读取数据
df = pd.read_csv(r'H:\py\高级\数据分析\科学计算基础包-numpy\CDNOW_master.txt',sep='\s+',header=None,names=['user_id','order_dt','order_product','order_amount'])#转为时间格式
df['order_dt'] = pd.to_datetime(df['order_dt'],format='%Y%m%d')#增加月份一列
df['month'] = df['order_dt'].astype('datetime64[M]')#用户第一次消费的月份分布，和人数统计,绘制线形图
df.groupby(by='user_id')['month'].min().value_counts().plot()#用户最后一次消费的时间分布，和人数统计,绘制线形图
df.groupby(by='user_id')['month'].max().value_counts().plot()#新老客户的占比
new_old_user = df.groupby(by='user_id')['order_dt'].agg(['min','max'])
val= (new_old_user['min'] == new_old_user['max']).value_counts()#新用户占比
val[True]/(val[True] +val[False])#老用户占比
val[False]/(val[True] + val[False])
View Code
构建 RFM 数据表
#分析得出每个用户的总购买量和总消费金额and最近一次消费的时间的表格rfm
rfm = df.pivot_table(index='user_id',aggfunc={'order_product':'sum','order_amount':'sum','order_dt':'max'})
rfm#R表示客户最近一次交易时间的间隔
importnumpy as np
new_date= df['order_dt'].max() #数据中最大时间，假设为当前时间
rfm['R'] = -(rfm.groupby(by='user_id')['order_dt'].max()-new_date)/np.timedelta64(1,'D')
rfm#F表示客户购买商品的总数量,F值越大，表示客户交易越频繁，反之则表示客户交易不够活跃#M表示客户交易的金额。M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低#将R，F，M作用到rfm表中
#删除 order_dt 列
rfm.drop(labels='order_dt',axis=1,inplace=True)#对列进行重命名
rfm.columns = ['M','F','R']
rfm
View Code
用户分层
defrfm_func(x):
level= x.map(lambda x:'1' if x>=0 else '0')
val= level.R + level.F +level.M
dit={'111':'重要价值客户','011':'重要保持客户','101':'重要挽留客户','001':'重要发展客户','110':'一般价值客户','010':'一般保持客户','100':'一般挽留客户','000':'一般发展客户',
}
respons=dit[val]returnrespons
rfm['level'] = rfm.apply(lambda x:x-x.mean()).apply(rfm_func,axis=1)
rfm
View Code
第五部分：用户生命周期
第五部分：用户的生命周期-将用户划分为活跃用户和其他用户-统计每个用户每个月的消费次数-统计每个用户每个月是否消费，消费为 1 否则为 0-知识点：DataFrame的apply和applymap的区别-applymap:返回df-将函数做用于DataFrame中的所有元素(elements)-apply:返回Series-apply()将一个函数作用于DataFrame中的每个行或者列-将用户按照每一个月份分成：-unreg:观望用户（前两月没买，第三个月才第一次买,则用户前两个月为观望用户）-unactive:首月购买后，后序月份没有购买则在没有购买的月份中该用户的为非活跃用户-new:当前月就进行首次购买的用户在当前月为新用户-active:连续月份购买的用户在这些月中为活跃用户- return:购买之后间隔n月再次购买的第一个月份为该月份的回头客
代码实现
importpandas as pdfrom pandas importDataFrame
df= pd.read_csv(r'H:\py\高级\数据分析\科学计算基础包-numpy\CDNOW_master.txt',sep='\s+',header=None,names=['user_id','order_dt','order_product','order_amount'])
df['order_dt'] = pd.to_datetime(df['order_dt'],format='%Y%m%d')
df['month'] = df['order_dt'].astype('datetime64[M]')
df#统计每个用户每个月的消费次数
month_sum = df.pivot_table(index='user_id',values='order_dt',aggfunc='count',columns='month').fillna(0)#统计每个用户每个月是否消费，消费为 1 否则为 0
month_sum = df.pivot_table(index='user_id',values='order_dt',aggfunc='count',columns='month').fillna(0)
df_purchase= month_sum.applymap(lambda x:1 if x>0 else0 )
df_purchase
View Code
区分用户类别
#将df_purchase中的原始数据0和1修改为new，unactive......,返回新的df叫做df_purchase_new#固定算法
month_sum = df.pivot_table(index='user_id',values='order_dt',aggfunc='count',columns='month').fillna(0)
one_zero= month_sum.applymap(lambda x:'1' if x>0 else '0')defactive_status(data):
status= []#某个用户每一个月的活跃度
for i in range(18):#若本月没有消费
if data[i] ==0:if len(status) >0:if status[i-1] == 'unreg':
status.append('unreg')else:
status.append('unactive')else:
status.append('unreg')#若本月消费
else:if len(status) ==0:
status.append('new')else:if status[i-1] == 'unactive':
status.append('return')elif status[i-1] == 'unreg':
status.append('new')else:
status.append('active')returnstatus
pivoted_status= df_purchase.apply(active_status,axis=1)#转为 list 格式
pivoted_status_list =pivoted_status.values.tolist()#生成新的数据表#new_start_info = DataFrame(data=start_list)#生成新的数据表并更换回原 index
new_start_info = DataFrame(data=pivoted_status_list,index=month_sum.index,columns=month_sum.columns)
new_start_info
View Code
- 每月【不同活跃】用户的计数
- purchase_status_ct = df_purchase_new.apply(lambda x : pd.value_counts(x)).fillna(0)
- 转置进行最终结果的查看
new_start_info_ct = new_start_info.apply(lambdax : pd.value_counts(x)).fillna(0)
new_start_info_ct
new_start_info_ct.T