import
numpy as np
df
= pd.read_csv(
'
D:\All_Kinds_Stock_Data\windpy_filter_after\SH600036.csv
'
)
#
开发环境： ipython notebook 下
读取本地csv文件，输出结果如下：
可见里面有很多“负值”。
目的就是将这些“负值”替换掉。
过滤“负值”
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('D:\All_Kinds_Stock_Data\windpy_filter_after\SH600036.csv')
df[ df < 0 ] # 过滤出所有小于 0 的对象
# 开发环境： ipython notebook 下
此时拿到的是csv文件中所有小于 0 的元素（也即小于 0 的DateFrame对象）
替换“负值”
将过滤出来小于 0 的DateFrame对象替换成指定值。
这里我需要将它们替换为 NaN
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('D:\All_Kinds_Stock_Data\windpy_filter_after\SH600036.csv')
df[df < 0] = np.nan # 对过滤出来的对象进行赋值替换
此时，所有“负值”已被替换为 NaN
如果你想把替换后的DateFrame保存为新的csv文件的话，只需要如下操作：
df = pd.read_csv('D:\All_Kinds_Stock_Data\windpy_filter_after\SH600036.csv')
df[df < 0] = np.nan
df.to_csv('你的保存路径', index=True) # index = True/False 表示是否把索引index一起写入csv文本。
