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导语：金母鸡量化教学场：pandas—数据挖掘的Python库
如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python量化师，你应该先学好Pandas。今天就来了解什么是Pandas。
与numpy 易于处理同种类型数据不同，pandas更加的适合处理不同类型的数据，类似于excel表格，每行每列都有相应的名称。特点是拥有便捷的数据处理能力、独特的数据结构、读取文件方便、封装了matplotlib的画图和numpy的计算
pandas主要的数据结构为series和dataframe。
一、Series
Series类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。
Series 定义为一维的数组型python对象，不仅具有值序列而且还包含相应的数据标签index。默认的索引下标为从0到n-1。可以通过values 和index 属性来索引series 对象。也可以将其认为是字典类型的一种变体，因为series 相应的索引值和数据值按位置配对。
二、DataFrame
DataFrame 是一个表格型的数据结构，类似于excel表格，具有行列索引。也可将其看做矩阵化的数据表，可以包含不同数据类型的数据。每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。
DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典。二维的DataFrame 通过分层索引可以实现更高维的索引。
三、Pandas画图
用Pandas画图前，需要了解一下它的基础操作：
对象：plot(x=None,y=None,kind=‘line’)
x和y表示标签或者位置，默认为None
kind：表示绘图的类型，默认为line，折线图
line：折线图
bar/barh：柱状图
hist：直方图
pie：饼状图
area：区域图
scatter：散点图
四、Pandas文件的读取和存储
pandas支持的常用文件类型包括：HDF5、CSV、SQL、XLS、JSON等。
（1）CSV
pd.read_csv(‘filepath_or_buffer’, usecols=[]) 读取csv文件数据。
filepath_or_buffer：文件路径Sep：分隔符，默认为’,’usecols：指定读取的列名，列表形式df.to_csv(path_or_buf,columns=[],index=True,mode=‘w’) 将数据存储到csv文件中。
path_or_buf：文件存放的路径sep:分隔符，默认为’,’columns：列，列表形式mode：‘w’：重写，‘a’：追加header：是否写进列索引值index：是否写进行索引，默认True写进行索引，会将行索引变成一列数据encoding：编码格式，默认为NoneHDF5读取HDF5文件（.h5）需要安装tables模块。
pd.read_hdf(path_or_buf, key=None) 读取HDF5文件
path_or_buf：文件路径key：读取的键df.to_hdf(path_or_buf, key) 写入HDF5文件
path_or_buf：文件路径key：写入文件时，必须指定一个键（3）JSON
pd.read_jsonf(path_or_buf, orient=None,typ=‘frame’,lines=False) 读取json文件
path_or_buf：文件路径orient：指定数据存储的json形式 ，{‘split’,‘records’,‘index’,‘columns’,‘valuse’}typ：默认frame，指定转换成的对象类型Series或者DataFramelines：默认False，按照每行读取jsonpd.to_jsonf(path_or_buf, orient=None,lines=False) 存储json文件
path_or_buf：文件路径orient：指定数据存储的json形式lines：默认False，一个对象存储为一行。一般设置为Ture免责声明:本文由原创用户编辑投稿，若来源犯您的合法权益,请与我们取得联系，我们更正修改。2023年04月08日由小娴整理编辑！