作者：幻好

来源：恒生LIGHT云社区

背景简介

在进行量化分析的过程中，总是需要使用大量的数据基础，对数据之间的关联进行挖掘，最终找到我们需要的数据。只通过Python进行数据分析是非常复杂的，有没有更简单的工具帮助我们能够高效快捷的帮助我们分析数据呢？

今天就介绍下Pandas-一个强大的分析结构化数据的工具集。

本文主要正对有一定 Python 语法基础的同学，需要学习 Python 的同学可以在社区寻找教程进行充电（ https://developer.hs.net/cour...）。

基本概念

Pandas 库是一个免费、开源的第三方 Python 库，是 Python 数据分析必不可少的工具之一，它为 Python 数据分析提供了高性能，且易于使用的数据结构，即 Series 和 DataFrame。

Pandas 使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。

Pandas 库基于 Python NumPy 库开发而来，因此，它可以与 Python 的科学计算库配合使用。

Pandas 自诞生后被应用于众多的领域，比如金融、统计学、社会科学、建筑工程等。

通过以上的介绍，想必大家对于Pandas是干啥的，能有个基本的了解。pandas 相当于 python 中 excel：它使用表（也就是 dataframe)，能在数据上做各种变换，但还有其他很多功能。

数据结构

DataFrame

DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。

DataFrame 构造方法如下：

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数说明：

data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
index：索引值，或者可以称为行标签。
columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
dtype：数据类型。
copy：拷贝数据，默认为 False。

Series

Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。

Series 由索引（index）和列组成，函数如下：

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明：

data：一组数据(ndarray 类型)。
index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。
dtype：数据类型，默认会自己判断。
name：设置名称。
copy：拷贝数据，默认为 False。

快速上手

引入组件

引入 Pandas 的组件到代码中：

import pandas as pd

如果引入不到，说明环境配置有问题或者你压根就没下载，通过以下方式下载组件：

pip install Pandas

Series对象操作

通过 Series() 函数来创建 Series 对象，通过这个对象可以调用相应的方法和属性：

import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(['a','b','c','d'])
s = pd.Series(data)
print (s)

DataFrame对象操作

通过 DataFrame() 创建对象的语法格式如下：

import pandas as pd
data = [1,2,3,4,5]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

读取文件数据

可以通过 read_csv() 函数对本地 .csv格式文件进行读取：

data = pd.read_csv('file.csv')
data = pd.read_csv('file.csv', nrows=1000, skiprows=[1,5], encoding= gbk)

参数含义：

'file.csv' ：表示读取文件名，可加入系统位置进行读取
nrows ：表示读取前多少行数据
skiprows ：表示读取文件的时候会自动跳过不读行数。
encoding ：表示读取文件的编码格式

与 read_csv ，类似的方法还有 read_excel 读取Excel文件数据。

写入文件数据

Pandas 提供的 to_csv() 函数用于将 DataFrame 转换为 CSV 数据。如果想要把 CSV 数据写入文件，只需向函数传递一个文件对象即可。否则，CSV 数据将以字符串格式返回。

data.to_csv(‘my_new_file.csv’, index=None)