PANDAS:
Índice de la página:
Descripción.
Series.
DataFrame
Series.
DataFrame
Comandos.
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Descripción:De
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DataFrame:
# DEFINICIÓN DE UN DATAFRAME
tickers = 'SAN ITX IDR BBVA TEF AMS REP CABK IAG FER'.split() # split es para no tener que poner comas
datos = {'Nombre': ['Banco Santander', 'Inditex', 'Iberdrola', 'BBVA', 'Telefónica', 'Amadeus IT Group',
'Repsol', 'CaixaBank', 'IAG', 'Ferrovial'],
'Sede': ['Santander', 'Arteijo', 'Bilbao', 'Bilbao', 'Madrid', 'Madrid', 'Madrid', 'Valencia', 'Madrid', 'Madrid',],
'Cotización': [4.01, 25.28, 8.80, 5.00, 7.53, 71.30, 14.67, 2.63, 5.25, 21.90]}
df = pd.DataFrame(datos, index=tickers) # Definimos el DataFrame
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Comandos:
pct_change() #Cambio porcentual diario.
resample() #Cambio porcentual mensual, trimestral, anual.
df7['MDD %'] = df7['MDD %'].str.replace('%', '') # Reemplaza el signo % por nada en la columna 'MDD %'
df7['MDD %'] = pd.to_numeric(df7['MDD %']) # Convierte la columna de objeto a numérico
df6 = pd.concat([df1, df2, df3, df4, df5], ignore_index=True) # Unimos los 5 df en uno solo el df6
df7 = df6.copy(deep=True) # Copia un DataFrame completamente incluido índices
# df9 es para que en archivo .set solo nos salgan las columnas de la x y las p
df9 = df8[['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'p1', 'p2', 'p3', 'p4']]
# Ciclo para que introduzca los nombres de archivos .set
for index, row in df9.iterrows():
row.to_csv(ruta_mt4 + 'n1' + tipo + f'-{index}.set', header=False, index=False)
