女主宣言

Pandas安装方式十分简单，如果使用Anaconda，Anaconda默认就已经为我们安装好了Pandas，直接拿来用就可以了，推荐使用这种方式。

如果不用Anaconda，只需执行如下命令即可：

pip install pandas

像其他python库一样，使用之前需要导入，通常采用如下方式：

import pandas as pd

Pandas数据结构

Pandas的数据结构包括 Series、 DataFrame以及 Panel，这些数据结构基于 Numpy，因此效率很高。其中 DataFrame最为常用，是Pandas最主要的数据结构。所有Pandas数据结构都是值可变的，除 Series外都是大小（Size）可变的， Series大小不可变。

Series是一维的类似的数组的对象，它包含一个数组的数据（任意NumPy的数据类型）和一个与数组关联的索引 。

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> s = pd.Series(np.random.randn(4))
>>> s
0    0.102780
1    1.523001
2    1.770067
3    0.437553
dtype: float64

可以看到Pandas默认为我们生成了索引，它的结构如下表所示：

我们也可以使用 index关键字为其指定索引：

>>> s = pd.Series(np.random.randn(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'])
>>> s
a   -0.316668
b    0.083363
c   -0.520227
d   -1.024034
dtype: float64

DataFrame是二维的、类似表格的对象，是使用最为广泛的Pandas数据结构。DataFrame有行和列的索引，访问便捷。它可以被看作是Series的字典：

>>> data = {'name': ['张三', '李四', '王五'],
...         'gender': ['M', 'F', 'M'],
...         'height': [174, 160, 185],
...         'weight': [80, 48, 70]}
>>> frame = pd.DataFrame(data)
>>> frame  name gender  height  weight
0   张三      M     174      80
1   李四      F     160      48
2   王五      M     185      70

结构如下表所示

一方面，我们可以使用 columns关键字指定DataFrame列的顺序，DataFrame的列将会严格按照 columns所指定的顺序排列；另一方面，与Series相同，我们可以使用 index关键字为其指定索引：

>>> frame2 = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'gender', 'weight'],
...     index=['one', 'two', 'three'])
>>>
>>> frame2 name gender  weight
one     张三      M      80
two     李四      F      48
three   王五      M      70

需要注意的是，DataFrame的同一列允许有不同类型的值（数字，字符串，布尔等），这便意味着：我们可以将 王五的 weight设置为 F。

DataFrame支持按下标访问：

>>> frame2.iloc[0]
name      张三
gender     M
weight    80
Name: one, dtype: object
>>> frame2.iloc[0]['weight']
80

也支持按索引访问：

>>> frame2.loc['two']
name      李四
gender     F
weight    48
Name: two, dtype: object
>>> frame2.loc['two']['name']
'李四'

因此，DataFrame也支持如下两种遍历方式：

>>> for i in range(0, len(frame2)):
...     print(frame2.iloc[i])
*** 输出结果略 ***

>>> for index, row in frame2.iterrows():
...     print(row)
*** 输出结果略 ***

如果我们想增加一列，也非常方便，如计算BMI指数：

>>> frame['BMI'] = frame['weight']/(frame['height']*frame['height']/10000)
>>> frame  name gender  height  weight        BMI
0   张三      M     174      80  26.423570
1   李四      F     160      48  18.750000
2   王五      M     185      70  20.452885

仅需一行代码而无需遍历。

删除列：

>>> del frame2['gender']
>>> frame2 name  weight
one     张三      80
two     李四      48
three   王五      70

添加行

>>> frame3 = pd.DataFrame([['小红', 46], ['小明', 68]], columns = ['name', 'weight'], index=['four', 'five'])
>>> frame4 = frame2.append(frame3)
>>> frame4 name  weight
one     张三      80
two     李四      48
three   王五      70
four    小红      46
five    小明      68

删除行

>>> frame4.drop('four')  name  weight
one     张三      80
two     李四      48
three   王五      70
five    小明      68

• 按下标取出前两条记录

>>> frame[:2] name gender  height  weight       BMI
0   张三      M     174      80  26.42357
1   李四      F     160      48  18.75000

• 按其他条件筛选

如找到BMI>20的记录：

>>> mask = (frame['BMI'] > 20)
>>> frame.loc[mask]    name gender  height  weight        BMI
0   张三      M     174      80  26.423570
2   王五      M     185      70  20.452885

DataFrame还支持许多其他的操作，篇幅有限，在此不一一展开。

Panel是三维的数据结构，可以看作是DataFrame的字典，这种数据结构使用很少，此处略过不提。

学习技术是为了更好的工作和生活，抛开应用，技术也就失去了存在的意义。本文开篇中提到，Pandas作为数据分析工具的一个重要应用场景是量化投资，在此我想分享一下使用pandas的一个场景：

我想筛选出A股市场中过去60个交易日表现好的那些股票。关于表现好，也许每个人都有自己的看法，我的标准如下

• 涨幅够大，区间累计涨幅达60%以上

• 回撤小，区间内任意单个交易日跌幅不超过7%，包括高开低走7%（套人的不算好股票）；区间内任意连续两个交易日累计跌幅不超过10%，包括连续两个交易日高开低走10%

我使用的数据源是TuShare，它提供了A股复权日线图，不过它没有提供复权数据的每日涨跌幅，所以我们需要对他进行处理：

>>> import tushare as ts
>>> import talib as tl
>>> data = ts.get_k_data('300573', autype='qfq')
>>> data['p_change'] = tl.ROC(data['close'], 1)

此处使用了TALib，一个开源的金融数据分析工具。

完成初步的数据处理之后，我们就可以运行筛选条件了，截取代码片段如下：

threshold = 60
if len(data) < threshold:    return False
data = data.tail(n=threshold)
ratio_increase = (data.iloc[-1]['close'] - data.iloc[0]['close']) / data.iloc[0]['close']
if ratio_increase < 0.6: return False
for i in range(1, len(data)):   if data.iloc[i - 1]['p_change'] < -7 \ or (data.iloc[i]['close'] - data.iloc[i]['open'])/data.iloc[i]['open'] * 100 < -7 \    or data.iloc[i - 1]['p_change'] + data.iloc[i]['p_change'] < -10 \  or (data.iloc[i]['close'] - data.iloc[i - 1]['open']) / data.iloc[i - 1]['open'] * 100 < -10:  return False
return True

最后的结果如下：

[('603986', '兆易创新'), ('603882', '金域医学'), ('603501', '韦尔股份'), ('300782', '卓胜微'), ('300622', '博士眼镜'), ('300502', '新易盛'), ('300492', '山鼎设计'), ('300433', '蓝思科技'), ('300223', '北京君正'), ('002917', '金奥博'), ('002892', '科力尔'), ('002876', '三利谱'), ('002850', '科达利'), ('002819', '东方中科'), ('002600', '领益智造'), ('002241', '歌尔股份'), ('000049', '德赛电池')]

可以看到其中科技股独领风骚，谁让我们大A是科技牛呢？

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