Pandas是一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫，它提供了高性能、易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。本文將介紹Pandas常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，包括DataFrame的應(yīng)用、窗口計算、相關(guān)性判定、Index的應(yīng)用、范圍索引、分類索引、多級索引以及日期時間索引。

DataFrame的應(yīng)用

DataFrame是Pandas最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，它類似于Excel表格，能夠存儲二維數(shù)據(jù)并提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力。我們可以通過Pandas讀取Excel、CSV等格式的文件，并將其轉(zhuǎn)換為DataFrame。

import pandas as pd
# 讀取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 讀取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

一旦我們獲得了DataFrame，就可以對其進(jìn)行各種操作。例如，我們可以使用head()函數(shù)查看前幾行數(shù)據(jù)。

df.head()

除此之外，還可以使用describe()函數(shù)查看數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計信息。

df.describe()

窗口計算

Pandas可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行窗口計算，例如計算移動平均值、移動標(biāo)準(zhǔn)差等。這些計算對于時間序列數(shù)據(jù)分析非常有用。

# 計算每個數(shù)據(jù)點的5天移動平均值
df['MA5'] = df['Close'].rolling(window=5).mean()
# 計算每個數(shù)據(jù)點的10天移動標(biāo)準(zhǔn)差
df['STD10'] = df['Close'].rolling(window=10).std()

相關(guān)性判定

Pandas可以計算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，例如Pearson相關(guān)系數(shù)、Spearman秩相關(guān)系數(shù)等。

# 計算Close和Volume的Pearson相關(guān)系數(shù)
df['Close'].corr(df['Volume'], method='pearson')
# 計算Close和Volume的Spearman秩相關(guān)系數(shù)
df['Close'].corr(df['Volume'], method='spearman')

Index的應(yīng)用

Index是Pandas的另一個重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它類似于數(shù)據(jù)庫中的索引。Index可以用于數(shù)據(jù)的查找、切片、排序等操作。

# 將日期作為Index
df.set_index('Date', inplace=True)
# 查找2019年的數(shù)據(jù)
df.loc['2019']
# 查找2019年1月的數(shù)據(jù)
df.loc['2019-01']

范圍索引

范圍索引是指通過指定范圍來篩選數(shù)據(jù)。Pandas提供了between()函數(shù)來實現(xiàn)范圍索引。

# 篩選Close在30到50之間的數(shù)據(jù)
df[df['Close'].between(30, 50)]

分類索引

分類索引是指通過指定分類來篩選數(shù)據(jù)。Pandas提供了isin()函數(shù)來實現(xiàn)分類索引。

# 篩選Symbol為AAPL或MSFT的數(shù)據(jù)
df[df['Symbol'].isin(['AAPL', 'MSFT'])]

多級索引

多級索引是Pandas的高級功能之一，它可以將數(shù)據(jù)按照多個維度進(jìn)行分組，從而更方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

# 使用Symbol和Date作為多級索引
df.set_index(['Symbol', 'Date'], inplace=True)
# 查找AAPL在2019年的數(shù)據(jù)
df.loc['AAPL', '2019']
# 計算每個Symbol在每天的平均Close
df.groupby('Symbol')['Close'].mean()

日期時間索引

日期時間索引是Pandas用于處理時間序列數(shù)據(jù)的重要功能，它可以方便地進(jìn)行時間相關(guān)的數(shù)據(jù)分析。

# 將日期時間轉(zhuǎn)換為DatetimeIndex
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)
# 計算每個月的平均Close
df.resample('M')['Close'].mean()

除了以上介紹的常用技術(shù)，Pandas還有許多其他強(qiáng)大的功能。下面將進(jìn)一步介紹Pandas的一些高級應(yīng)用。

分組聚合

分組聚合是Pandas的一項重要功能，它可以將數(shù)據(jù)按照指定的列進(jìn)行分組，并對每個分組進(jìn)行聚合操作。例如，我們可以根據(jù)Symbol列將數(shù)據(jù)分組，并計算每個Symbol的平均Close和最大Volume。

# 根據(jù)Symbol分組，計算平均Close和最大Volume
df.groupby('Symbol').agg({'Close': 'mean', 'Volume': 'max'})

數(shù)據(jù)透視表

數(shù)據(jù)透視表是一種將數(shù)據(jù)按照多個維度進(jìn)行聚合的方法，它可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。Pandas提供了pivot_table()函數(shù)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表。

# 按照Symbol和Year計算每年的平均Close
df.pivot_table(index='Year', columns='Symbol', values='Close', aggfunc='mean')

數(shù)據(jù)合并

數(shù)據(jù)合并是將多個數(shù)據(jù)集合并成一個數(shù)據(jù)集的過程，它可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。Pandas提供了merge()函數(shù)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)合并。

# 合并df1和df2
pd.merge(df1, df2, on='key')

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的重要步驟，它可以去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、處理異常值等。Pandas提供了一系列函數(shù)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗。

# 去除重復(fù)數(shù)據(jù)
df.drop_duplicates()
# 處理缺失值
df.dropna()
# 處理異常值
df[df['Close'] > 100]

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的重要手段，它可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖表的形式，幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。Pandas提供了一系列函數(shù)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。

# 繪制折線圖
df.plot()
# 繪制散點圖
df.plot.scatter(x='Close', y='Volume')
# 繪制直方圖
df['Close'].plot.hist()

以上是Pandas的一些常用應(yīng)用和高級功能，希望能對大家有所幫助。

到此這篇關(guān)于Pandas常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和分析內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！