Python数据处理的瑞士军刀：pandas

Python数据处理的瑞士军刀：pandas

重点内容 第一篇：基本数据结构介绍

一、Pandas介绍

终于写到了作者最想介绍，同时也是Python在数据处理方面功能最为强大的扩展模块了。在处理实际的金融数据时，一个条数据通常包含了多种类型的数据，例如，股票的代码是字符串，收盘价是浮点型，而成交量是整型等。在C++中可以实现为一个给定结构体作为单元的容器，如向量（vector，C++中的特定数据结构）。在Python中，pandas包含了高级的数据结构Series和DataFrame，使得在Python中处理数据变得非常方便、快速和简单。
 pandas不同的版本之间存在一些不兼容性，为此，我们需要清楚使用的是哪一个版本的pandas。现在我们就查看一下量化实验室的pandas版本：

import pandas as pd
pd.__version__

我的结果是

'0.14.1'

pandas主要的两个数据结构是Series和DataFrame，随后两节将介绍如何由其他类型的数据结构得到这两种数据结构，或者自行创建这两种数据结构，我们先导入它们以及相关模块：

import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame

Markdown及扩展

Markdown 是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成格式丰富的HTML页面。 —— [ 维基百科 ]

使用简单的符号标识不同的标题，将某些文字标记为粗体或者斜体，创建一个链接等，详细语法参考帮助？。

本编辑器支持 Markdown Extra , 　扩展了很多好用的功能。具体请参考Github.

表格

Markdown　Extra　表格语法：

项目	价格
Computer	$1600
Phone	$12
Pipe	$1

可以使用冒号来定义对齐方式：

项目	价格	数量
Computer	1600 元	5
Phone	12 元	12
Pipe	1 元	234

定义列表

Markdown　Extra　定义列表语法：

项目１

项目２

定义 A

定义 B

项目３

定义 C

定义 D

定义D内容

代码块

代码块语法遵循标准markdown代码，例如：

@requires_authorization
def somefunc(param1='', param2=0):
    '''A docstring'''
    if param1 > param2: # interesting
        print 'Greater'
    return (param2 - param1 + 1) or None
class SomeClass:
    pass
>>> message = '''interpreter ... prompt'''

脚注

生成一个脚注1.

目录

用 [TOC]来生成目录：

数学公式

使用MathJax渲染LaTex 数学公式，详见math.stackexchange.com.

• 行内公式，数学公式为： Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 。
• 块级公式：

x=−b±b2−4ac−−−−−−−√2a

更多LaTex语法请参考 这儿.

UML 图:

可以渲染序列图：

Created with Raphaël 2.1.0 张三 张三 李四 李四 嘿，小四儿, 写博客了没? 李四愣了一下，说： 忙得吐血，哪有时间写。

或者流程图：

Created with Raphaël 2.1.0 开始 我的操作 确认？ 结束 yes no

• 关于 序列图 语法，参考 这儿,
• 关于 流程图 语法，参考 这儿.

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   1. 不支持离线功能
   2. IE9不支持文件导入导出
   3. IE10不支持拖拽文件导入

1. 这里是 脚注 的 内容. ↩