今天我们学习排序，包括按索引排序和按某一列排序。另外我们学习一种生成新列的方法。
首选，还是用之前的那个dataframe，是这样生成的:
df=pro.index_daily(trade_date="20231123",fields="ts_code,trade_date,pre_close,close,change,pct_chg")
df=df[:5]
df结果：
|
ts_code |
trade_date |
pre_close |
close |
pct_chg |
|
|
0 |
000001.SH |
20231123 |
3043.6110 |
3061.8562 |
0.5995 |
|
1 |
000001CNY01.SH |
20231123 |
3286.8299 |
3306.5331 |
0.5995 |
|
2 |
000002.SH |
20231123 |
3191.0341 |
3210.1452 |
0.5989 |
|
3 |
000003.SH |
20231123 |
231.3865 |
232.4834 |
0.4741 |
|
4 |
000004.SH |
20231123 |
2764.0295 |
2785.4243 |
0.7740 |
下面按“close”一列升序排列：
df.sort_values(by=['close'])结果：
|
ts_code |
trade_date |
pre_close |
close |
pct_chg |
|
|
3 |
000003.SH |
20231123 |
231.3865 |
232.4834 |
0.4741 |
|
4 |
000004.SH |
20231123 |
2764.0295 |
2785.4243 |
0.7740 |
|
0 |
000001.SH |
20231123 |
3043.6110 |
3061.8562 |
0.5995 |
|
2 |
000002.SH |
20231123 |
3191.0341 |
3210.1452 |
0.5989 |
|
1 |
000001CNY01.SH |
20231123 |
3286.8299 |
3306.5331 |
0.5995 |
下面按索引升序排列：
df.sort_index()结果为：
|
ts_code |
trade_date |
pre_close |
close |
pct_chg |
|
|
0 |
000001.SH |
20231123 |
3043.6110 |
3061.8562 |
0.5995 |
|
1 |
000001CNY01.SH |
20231123 |
3286.8299 |
3306.5331 |
0.5995 |
|
2 |
000002.SH |
20231123 |
3191.0341 |
3210.1452 |
0.5989 |
|
3 |
000003.SH |
20231123 |
231.3865 |
232.4834 |
0.4741 |
|
4 |
000004.SH |
20231123 |
2764.0295 |
2785.4243 |
0.7740 |
现在生成一个新列price_level，以close一列的数据为依据，如果大于3000，则标记为high；如果不超过3000，则标记为low。代码如下：
df['price_level'] = np.where(df['close'] > 3000,'high','low')
df结果为（红色列为新生成的列）：
|
ts_code |
trade_date |
pre_close |
close |
pct_chg |
price_level |
|
|
0 |
000001.SH |
20231123 |
3043.6110 |
3061.8562 |
0.5995 |
high |
|
1 |
000001CNY01.SH |
20231123 |
3286.8299 |
3306.5331 |
0.5995 |
high |
|
2 |
000002.SH |
20231123 |
3191.0341 |
3210.1452 |
0.5989 |
high |
|
3 |
000003.SH |
20231123 |
231.3865 |
232.4834 |
0.4741 |
low |
|
4 |
000004.SH |
20231123 |
2764.0295 |
2785.4243 |
0.7740 |
low |
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