pandas常用操作及踩坑记录

pandas 是一个强大的数据分析工具，也是金融分析中常用的工具之一。下面是 pandas 在金融分析中常用的操作： 1. 读取数据：pandas 可以读取多种格式的数据，如 CSV、Excel、SQL 数据库等。在金融分析中，我们通常会使用 pandas 读取股票、基金等金融数据。 2. 数据清洗：在金融数据中，经常会出现缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗。pandas 提供了多种方法来处理这些问题，如填充缺失值、删除异常值等。 3. 数据转换：在金融分析中，我们通常需要对数据进行转换，如计算收益率、移动平均线等。pandas 提供了多种方法来进行数据转换，如 apply、map、rolling 等。 4. 数据分组：在金融分析中，我们通常需要对数据进行分组统计，如按照行业、地区等进行分组。pandas 提供了 groupby 方法来进行数据分组。 5. 数据可视化：在金融分析中，我们通常需要对数据进行可视化，以便更好地理解数据。pandas 提供了多种方法来进行数据可视化，如 plot、hist 等。