Python数据分析:Pandas最详细教程来了!

Pandas具有NumPy的ndarray所不具有的很多功能，比如集成时间序列、按轴对齐数据、处理缺失数据等常用功能。它提供了Series和DataFrame两种核心数据结构，能够高效完成数据清洗、转换、合并与重塑操作。

Pandas包含两个主要的数据结构：Series和DataFrame。其中最常用的是DataFrame，下面我们先来看一下DataFrame。

01 DataFrame入门

DataFrame是一个表格型的数据结构。每列都可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）。

DataFrame的行列索引本质相同，列索引常作数据标签。其结构类似SQL表或Excel表，可方便相互转换。

DataFrame是Pandas的核心，掌握创建、筛选、修改、清洗、分组、合并这六大类操作，就能处理90%以上的数据分析任务。多练习，多查官方文档，慢慢就会熟练。

02 Series

Series类似于一维数组，由一组数据以及相关的数据标签（索引）组成。DataFrame是一张表，每一列就是一个Series。

Series是Pandas的“一列”，善于处理带标签的一维数据，是学习DataFrame的前置基础。掌握Series的创建、索引、清洗、运算，就能轻松驾驭表格数据处理。

Pandas最初是针对金融分析而开发的，现在被运用到了很多领域，尤其擅长处理日期与时间索引、滚动窗口计算等任务，非常适合用于量化投资中的因子计算、回测分析和实盘策略落地。掌握Pandas，是进入金融数据分析领域的关键一步。