pandas统计分析总结（聚沙成塔数据分析之pandas）

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最近一直在想怎么去写好pandas，「送给2018的你我」这篇文章也说了今年我个人的目标是要去学习投资，理财和股票。所以我决定从这个方向入手，毕竟跟钱相关的学习更有动力。

在正式开始之前需要介绍一个开源的财经数据接口包TuShare,它主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势，Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。当然，如果您习惯了用Excel或者关系型数据库做分析，您也可以通过Tushare的数据存储功能，将数据全部保存到本地后进行分析。应一些用户的请求，从0.2.5版本开始，Tushare同时兼容Python 2.x和Python 3.x，对部分代码进行了重构，并优化了一些算法，确保数据获取的高效和稳定。当然你们可以到官网上去了解更多的详情http://tushare.org/index.html

小花看到上面的结果高兴极了，告诉铁柱：“铁柱，这就是我要的结果，但有些地方不对，向0，1，2，3...这些数字能不能把它换成date这一列的日期格式”。铁柱听完一想这还不简单吗，不就是重新设置一下索引吗，so easy。

小花看到上面的结果跟铁柱说：“把code这一列改成茅台汉字， high,low, volume列不要”，铁柱一听就知道这不就是删除列和替换列吗，于是又一阵鼓捣，就出现了下面的结果。

这时小花又说道“铁柱能不能筛选出收盘价大于开盘价的记录啊”，铁柱一想这不就是逻就是一个比较操作吗。pandas里还有逻辑操作且(“&”)，或(“|”)，包含(“isin”)，非(“~”)按照小花提的要求铁柱又在那黑色炫酷的编辑器上刀光剑影，片刻后就搞定了，用自认为最迷人最帅气（其实是最贱）的姿势跟小花说：“小花，看是这样的不”。

小花看到结果哪个高兴，哪个兴奋啊，距离老板要求的结果越来越近了，这时小花跟铁柱说：“铁柱，你真棒！你再根据收盘价排一下序行不”。行啊，必须行啊，铁柱一听想都不带想得说道，自己现在查卡拉是要报表的状态啊，遇神杀神，遇佛杀佛，又一阵鼓捣后。

铁柱就是这个结果了，我明天给领导看看。不过铁柱你能把结果写到Excel里吗，可以啊，必须的可以啊，谁叫你是女神呢，你什么要求我都答应，铁柱贱兮兮的回答到，强势调戏一波。

NICE，铁柱帅气的说了句洋文，小花咋样儿，是你要的结果吧。小花看到Excel上的数据心里面压着的石头终于落地了，整个人也变得轻松了。真不知道怎么谢谢你铁柱，要不我请你吃夜宵吧。铁柱当然满心欢喜的答应了，看看时间已经夜里12点多了，这时间过得真TM快啊，我还没待够呢，爱因斯坦哪个老头果真没有骗我，时间是相对的。铁柱和小花一起去吃了夜宵，然后......

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