Datafarme 加 label

利用Datafarme 的列之间进行对比，添加新的标签。
可以使用where设置设置值的条件，最后一个参数是条件为False时的值：

In [6]:

df['movement'] = np.where(df['openPrice'] < df['closePrice'], 1, -1 )
df
Out[6]:
   id  openPrice  closePrice  movement
0   1         10          13         1
1   2         20          15        -1

[2 rows x 4 columns]

python定义一个指定长度和初始值的列表和数组

list1=[m]*n  其中n为列表的长度，表示 定义了一个长度为n的列表，列表的值都为m

定义一个初始值为None的3行4列数组：[[“初始值” for i in rang(3)] for j in range(4)]

利用np 创建数组，指定初始值 终值和间隔
linspace函数：通过指定开始值、终值和元素个数来创建一维数组，可以通过endpoint关键字指定是否包括终值，缺省设置是包括终值

numpy.linspace(0,1,10)

arange函数：指定初始值、终值、步长来创建数组

>>> import numpy
>>> numpy.arange(0,1,0.1)
array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9])

数组拼接

1. 水平组合
   (1)np.hstack()
   (2)np.concatenate((),axis=1
   2. 垂直组合
   (1)np.vstack()
   (2)np.concatenate((),axis=0)
   

target=[0]*len(df1)   #创建0基准数组
df1["21"] = target
DD=np.array(df1["21"])
#  再进行  DD[0:1500]类似赋值切片 最后给回df1