11-パンダスプライシング

NPとしてnumpyのインポート
Pd等の輸入パンダ
二次元アレイの形状を調節X = np.array（[1,2,3]）。変形（1,3）＃
Y = np.array（[4,5,6]）。変形（1,3）
Z = np.array（[7,8,9]）。変形（1,3）
スプライスの印刷（np.concatenate（[X、Y、Z]））＃のnumpyの二次元アレイ
ARR1 = np.random.randn（4,4）
np.concatenate（[ARR1、ARR1]）＃横スプライシング
垂直np.concatenate（[ARR1、ARR1]、軸= 1）＃スプライシング
デフmake_dataFrame（COLS、IND）：
    データ= {C：[STR（C）+ STR（I）iに対するINDにおける] COLSでCについて}
    リターンpd.DataFrame（データ、IND）
（make_dataFrame（ "ABC"、範囲（3）））印刷

DF1 = make_dataFrame（ "AB"、[1,2]）
DF2 = make_dataFrame（ "AB"、[3,4]）
プリント（pd.concat（[DF1、DF2]））
プリント（pd.concat（[DF1、DF2]、ignore_index = TRUE））＃上書き元のインデックス、インデックスが再構築します
インデックスをインクリメントプリント（pd.concat（[DF1、DF2]キー= [ "M"、 "N"]））＃

S1 = pd.Series（[ ""、 "B"、 "C"]、インデックス= [1,2,3]）
S2 = pd.Series（[ "E"、 "F"、 "G"]、インデックス= [4,5,6]）
プリント（pd.concat（[S1、S2]））

　　

NPとしてnumpyのインポート
Pd等の輸入パンダ
TSとしてインポートtushare
stock600848 = ts.get_hist_data（ '600848'）
stock600898 = ts.get_hist_data（ '600898'）

stock600898price = stock600898 [[ "オープン"、 "高"、 "閉じる"、 "低"]。ヘッド（5）
stock600848price = stock600848 [[ "オープン"、 "高"、 "閉じる"、 "低"]。ヘッド（5）
プリント（pd.concat（[stock600898price、stock600848price]キー= [ "600848"、 "600898"]））