Python Pandas入门：创建DataFrame与基本操作

Pandas是Python中强大的数据分析工具，特别适用于金融大数据分析。《Python金融大数据分析》一书中，在第六章金融时间序列部分，对Pandas的基础进行了详细的介绍。以下是从该章节摘录的关键知识点： 1. **导入与创建DataFrame对象**： 首先，你需要导入Pandas库，通常使用`import pandas as pd`。DataFrame是Pandas的核心数据结构，类似于电子表格或SQL表，由数据行和列组成。创建DataFrame的基本步骤是使用`pd.DataFrame()`函数，例如： ``` df = pd.DataFrame([10,20,30,40], columns=['numbers'], index=["a", 'b', 'c', 'd']) ``` 这里，列表中的元素构成数据行，而列名列表提供了列的标识。 2. **标签与索引**： DataFrame的索引用于唯一标识每一行，可以是任何类型的数据（如字符串、整数等）。在上面的例子中，`df.index`返回索引列表`['a', 'b', 'c', 'd']`。同样，列名可以通过`df.columns`获取，这里为`Index(['numbers'], dtype='object')`。 3. **访问与检索**： 通过索引或列名可以访问特定的行或列。在早期版本的Pandas中，使用`.ix[]`方法进行索引检索，但现在已经推荐使用`.loc[]`进行标签索引和`.iloc[]`进行位置索引。例如，`df.ix['c']`（现已弃用，应改用`.loc`）用于查找索引为'c'的行。 4. **向量化操作**： Pandas支持向量化操作，即对整个DataFrame应用相同的操作，这使得处理大量数据更为高效。这意味着，不需要像处理普通列表那样逐个元素操作，而是可以直接对整个DataFrame进行计算。 5. **数据扩展与新列添加**： DataFrame可以根据需要在原有的基础上进行维度扩展。可以添加新的行或列，如： ``` df = df.set_value('e', 'numbers', 50) # 添加新行，使用set_value ``` 或者 ``` df['new_column'] = df['numbers'] * 2 # 在现有列的基础上创建新列 ``` 如果没有指定索引，新行的索引会自动补全。 6. **警告与更新**： 使用`.ix[]`的方法可能会导致警告，因为它已逐渐过时。使用`.loc[]`或`.iloc[]`代替可以避免这些警告，并确保代码的稳定性。 Pandas基础知识涵盖了数据的导入、创建、索引操作、向量化处理以及数据结构的扩展，是进行金融数据分析中不可或缺的工具。掌握这些基础操作，有助于理解和运用Pandas进行复杂的数据清洗、转换和分析工作。