> 作者：幻好
>
> 来源：[恒生LIGHT云社区](https://developer.hs.net/thread/1609)

# 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/course/?nav=course）。

![image-20211121200612284.png](https://developer.hs.net/storage/attachments/2021/11/21/dHzoWpeBPKWpKswnYhZdIuVtog8BLgBrm3cESsCL_thumb.png "3816")

## 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）。

![image-20211121202948923.png](https://developer.hs.net/storage/attachments/2021/11/21/j7HLQWNXBCfGojdYrB2obddxWi4BcIbtnRsIVaHj_thumb.png "3817")

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。

![image-20211121203109765.png](https://developer.hs.net/storage/attachments/2021/11/21/R8oTHdMxUZhy2BYguImcn8FVc0ihjhL6gZNY32Go_thumb.png "3818")

Series 由索引（index）和列组成，函数如下：

```python
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：

```python
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：

```shell
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：

```python
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：

```python
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：

```python
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。

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

参数含义：

- `index` ： 表示是否需要添加索引，默认会自动添加索引

与 `to_csv` ，类似的方法还有 `to_excel` 写入Excel文件数据。

# 总结

本文主要介绍 Pandas 工具集的基础知识，学习 Pandas 能帮助我们快速处理和分析数据，后续会继续会更新实用操作，敬请期待。

ITPub博客

【Pandas学习笔记01】强大的分析结构化数据的工具集

最新文章