# 5.1算术运算# 1.查看数据importpandasaspd dfpd.read_csv(stock_day.csv)#加载数据df#查看数据#2.针对 close列值2 处理df.close2#Series对象和数值运算则Series中的每一个对象都会和该数值运算df.close.add(2)#效果同上#3.针对 low列值-10 处理df.low-10df.low.sub(10)#效果同上# 5.2 逻辑运算符 |df# 1.查看原数据# 2.完成需求# 需求1筛选出 open列值23 的数据df[df.open23]# 需求2筛选出 open列值23,且24 的数据df[(df.open23)(df.open24)]#多组判断加小括号()分开判断df[(df[open]23)(df[open]24)]#标准写法(字段有无空格都能用此方法)# 3.可以通过query()函数优化需求2代码df.query(open23 open24)# 4.固定值的筛选isin# 需求查询 open价格为10.257.85价格数据df[(df.open10.25)|(df.open7.85)]df[df.open.isin([10.25,7.85])]df.query(open10.25 | open7.85)df.query(open in [10.25,7.85])