数据分析基础之《pandas（1）—pandas介绍》

本文介绍: 1、numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas用在什么地方。1、2008年Wes McKinney（韦斯·麦金尼）开发出的库。3、以numpy为基础，借力numpy模块在计算方面性能高的优势。4、封装了matplotlib、numpy的画图和计算。4、基于matplotlib能够简便的画图。2、专门用于数据分析的开源python库。1、pandas三大数据结构。1、DataFrame结构。2、如何创建更有意义的数据。2、便捷的数据处理能力。

一、pandas介绍

1、2008年Wes McKinney（韦斯·麦金尼）开发出的库

2、专门用于数据分析的开源python库

3、以numpy为基础，借力numpy模块在计算方面性能高的优势

4、基于matplotlib能够简便的画图

5、独特的数据结构

import numpy as np
# 创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据
stock_change = np.random.normal(0, 1, (10, 5))

stock_change

import pandas as pd
# 加上行列索引
pd.DataFrame(stock_change)

# 添加行索引
stock = ["股票%s" %str(i) for i in range (10)]

pd.DataFrame(stock_change, index=stock)

# 添加列索引
data = pd.date_range(start="20180101", periods=5, freq="B")

data

pd.DataFrame(stock_change, index=stock, columns=data)