Pandas常用的数据结构和常用的数据分析技术

Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。本文将介绍Pandas常用的数据结构和常用的数据分析技术，包括DataFrame的应用、窗口计算、相关性判定、Index的应用、范围索引、分类索引、多级索引以及日期时间索引。

DataFrame的应用

DataFrame是Pandas最常用的数据结构之一，它类似于Excel表格，能够存储二维数据并提供了强大的数据分析能力。我们可以通过Pandas读取Excel、CSV等格式的文件，并将其转换为DataFrame。

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

一旦我们获得了DataFrame，就可以对其进行各种操作。例如，我们可以使用head()函数查看前几行数据。

df.head()

除此之外，还可以使用describe()函数查看数据的基本统计信息。

df.describe()

窗口计算

Pandas可以对数据进行窗口计算，例如计算移动平均值、移动标准差等。这些计算对于时间序列数据分析非常有用。

# 计算每个数据点的5天移动平均值
df['MA5'] = df['Close'].rolling(window=5).mean()
# 计算每个数据点的10天移动标准差
df['STD10'] = df['Close'].rolling(window=10).std()

相关性判定

Pandas可以计算数据之间的相关性，例如Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。

# 计算Close和Volume的Pearson相关系数
df['Close'].corr(df['Volume'], method='pearson')
# 计算Close和Volume的Spearman秩相关系数
df['Close'].corr(df['Volume'], method='spearman')

Index的应用

Index是Pandas的另一个重要数据结构，它类似于数据库中的索引。Index可以用于数据的查找、切片、排序等操作。

# 将日期作为Index
df.set_index('Date', inplace=True)
# 查找2019年的数据
df.loc['2019']
# 查找2019年1月的数据
df.loc['2019-01']

范围索引

范围索引是指通过指定范围来筛选数据。Pandas提供了between()函数来实现范围索引。

# 筛选Close在30到50之间的数据
df[df['Close'].between(30, 50)]

分类索引

分类索引是指通过指定分类来筛选数据。Pandas提供了isin()函数来实现分类索引。

# 筛选Symbol为AAPL或MSFT的数据
df[df['Symbol'].isin(['AAPL', 'MSFT'])]

多级索引

多级索引是Pandas的高级功能之一，它可以将数据按照多个维度进行分组，从而更方便地进行数据分析。

# 使用Symbol和Date作为多级索引
df.set_index(['Symbol', 'Date'], inplace=True)
# 查找AAPL在2019年的数据
df.loc['AAPL', '2019']
# 计算每个Symbol在每天的平均Close
df.groupby('Symbol')['Close'].mean()

日期时间索引

日期时间索引是Pandas用于处理时间序列数据的重要功能，它可以方便地进行时间相关的数据分析。

# 将日期时间转换为DatetimeIndex
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)
# 计算每个月的平均Close
df.resample('M')['Close'].mean()

除了以上介绍的常用技术，Pandas还有许多其他强大的功能。下面将进一步介绍Pandas的一些高级应用。

分组聚合

分组聚合是Pandas的一项重要功能，它可以将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组进行聚合操作。例如，我们可以根据Symbol列将数据分组，并计算每个Symbol的平均Close和最大Volume。

# 根据Symbol分组，计算平均Close和最大Volume
df.groupby('Symbol').agg({'Close': 'mean', 'Volume': 'max'})

数据透视表

数据透视表是一种将数据按照多个维度进行聚合的方法，它可以方便地进行数据分析。Pandas提供了pivot_table()函数来实现数据透视表。

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

数据合并

数据合并是将多个数据集合并成一个数据集的过程，它可以方便地进行数据分析。Pandas提供了merge()函数来实现数据合并。

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

数据清洗

数据清洗是数据分析的重要步骤，它可以去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。Pandas提供了一系列函数来实现数据清洗。

# 去除重复数据
df.drop_duplicates()
# 处理缺失值
df.dropna()
# 处理异常值
df[df['Close'] > 100]

数据可视化

数据可视化是数据分析的重要手段，它可以将数据转换为图表的形式，帮助我们更好地理解数据。Pandas提供了一系列函数来实现数据可视化。

# 绘制折线图
df.plot()
# 绘制散点图
df.plot.scatter(x='Close', y='Volume')
# 绘制直方图
df['Close'].plot.hist()

以上是Pandas的一些常用应用和高级功能，希望能对大家有所帮助。

来源：https://blog.csdn.net/inchat/article/details/130250042