Python金融資料處理之Pandas包

在python的pandas包中，有兩種資料結構可以很方便地用於儲存複雜的資料，為series和dataframe。

一、series

首先先講一下series，series是dataframe的基礎。series可以認為是個具有索引（index）的一維陣列，可以和程式設計中另乙個常用的概念hash（雜湊）聯絡起來。

建立乙個series的基本格式為s = np.series(data,index=index,name=name)。可以從建立最簡單的series開始：

import pandas as pd

import numpy as np
a = np.random.rand(5)
s = pd.series(a)
print(s)

s = pd.series(a,index = ['1','2','3','4','5'])

print(s)
print(s.index)

s = pd.series(a,index = ['a','b','c','d','e'],name = 'my_data')

print(s)
print(s.name)

d = 

s = pd.series(d)
print(s)

s = pd.series(np.random.rand(5),index = ['a','b','c','d','e'])

print(s[0:2])
print(s['a'])
print(s[s>0.5])

dataframe的實質是由很多series列組成的列表，可以很方便地處理不同資料型別的列。但如果遇到像如果是全部浮點數，求逆之類的，用矩陣會更加方便。

首先可以用鍵為列名，值為series的字典來建立dataframe。可以在建立dataframe的時候可以用index指定需要的引索，用columns來指定需要列名，如果不存在此元素則會輸出nan

d = 

df = pd.dataframe(d)
print(df)
df = pd.dataframe(d,index=['e','f','g','h'],columns=['three','four'])
print(df)

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