Pandas — это пакет Python с открытым исходным кодом, который широко используется для анализа данных и машинного обучения. Pandas построен на другом пакете под названием Numpy, который обеспечивает поддержку многомерных массивов.
Эти библиотеки обеспечивают действительно быстрый и эффективный способ управления данными и их изучения. Они помогают нам создавать Series и DataFrames для эффективного представления данных и управления ими различными способами.
Pandas предоставляет широкий набор встроенных инструментов для чтения и записи данных в структуры данных, веб-сервисы, базы данных и т. д. Pandas поддерживает все типы файлов, будь то CSV, JSON, Excel и HDF5.
Данные очень обширны, и их чтение может сбивать с толку. Библиотека Pandas имеет встроенные функции для обработки отсутствующих значений данных, что делает данные чище и проще для чтения.
Эти функции Pandas не будут сразу понятны новичкам, но они будут очень полезны в будущем. По мере того, как мы будем углубляться в изучение Pandas, мы увидим, насколько важны и полезны эти функции для специалиста по данным.
В этой статье и в следующей серии я расскажу о том, как эти библиотеки помогают анализировать данные в финансах и помогают создавать модели для оптимизации и визуализации.
Финансовая индустрия недавно внедрила Python с огромной скоростью, и некоторые из крупнейших инвестиционных банков и хедж-фондов используют его для создания основных систем торговли и управления рисками. Я получил от экономиста данные о наиболее часто используемых языках программирования в Соединенных Штатах.
Согласно этой диаграмме, Python стал наиболее широко используемым языком в последние годы.
Pandas с его объектами DataFrame и Series, а также Numpy с его ndarray — это рабочие лошадки финансового анализа с Python для финансовых специалистов.
В сочетании с matplotlib и другими библиотеками визуализации у вас есть отличные инструменты для повышения производительности.
В следующих статьях я объясню упрощенные версии создания симуляций Монте-Карло с помощью Python.
