作者：欢豪来源：恒生LIGHT云社区背景介绍在量化分析的过程中，总是需要利用大量的数据库对数据进行挖掘它们之间的关联，最终找到我们需要的数据。仅通过Python进行数据分析非常复杂。有没有更简单的工具可以帮助我们高效快速的分析数据呢？今天给大家介绍一下Pandas——一个强大的结构化数据分析工具集。本文主要面向有一定Python语法基础的同学。需要学习Python的同学可以在社区找教程收费（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数据分析的必备工具之一。它为Python数据分析提供了高性能易用的数据结构，即Series和DataFrame。Pandas基于Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时提供数据清洗功能。Pandas库是基于PythonNumPy库开发的，因此可以与Python的科学计算库一起使用。Pandas从诞生之日起就被应用于金融、统计、社会科学、建筑工程等多个领域，通过上面的介绍，想必大家对Pandas的作用有了一个基本的了解。pandas是excel的python等价物：它使用表（又名数据帧），可以对数据进行各种转换，但还可以做更多。数据结构DataFrameDataFrame是一种表格数据结构，包含一组有序的列，每个列可以是不同的值类型（数字、字符串、布尔值）。DataFrame既有行索引也有列索引，可以看作是Series的字典（常用索引）。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）。index：索引值，也可以称为行标签。columns：列标签，默认为RangeIndex(0,1,2,…,n)。dtype：数据类型。copy：复制数据，默认为False。SeriesSeries类似于表中的列，类似于一维数组，可以容纳任何数据类型。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，若不指定，默认从0开始。dtype：数据类型，默认会自行判断。名称：设置名称。copy：复制数据，默认为False。快速上手导入组件将Pandas组件导入代码：importpandasaspd如果不能导入，说明环境配置有问题或者你根本没有下载。通过以下方式下载组件：pipinstallPandasSeries对象操作通过Series()函数创建一个Series对象，通过该对象可以调用相应的方法和属性：importpandasaspdimportnumpyasnpdata=np.array(['a','b','c','d'])s=pd.Series(data)print(s)DataFrame对象操作通过DataFrame()创建对象的语法如下：importpandasaspddata=[1,2,3,4,5]df=pd.DataFrame(data)print(df)read读取文件数据可以通过read_csv()函数读取本地.csv格式文件：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'：表示读取的文件名，可以添加到系统读取位置nrows：表示读取前有多少行数据skiprows：表示自动读取跳过未读取的行数。encoding：表示读取文件的编码格式与read_csv相同，read_excel读取Excel文件数据也有类似的方法。写入文件数据Pandas提供的to_csv()函数用于将DataFrame转换为CSV数据。如果要将CSV数据写入文件，只需将文件对象传递给函数即可。否则，CSV数据将以字符串格式返回。data.to_csv('my_new_file.csv',index=None)参数含义：index：表示是否添加索引，默认会自动添加index和to_csv，还有类似to_excel写入Excel文件数据的方法.总结本文主要介绍Pandas工具集的基础知识。学习Pandas可以帮助我们快速处理和分析数据。后续我们会持续更新实战操作，敬请期待。
