Pandas 数据框

Pandas 数据框：二元期权交易的强大数据分析工具

Pandas 是 Python 编程语言中一个功能强大的数据分析和操作库。对于二元期权交易员来说，掌握 Pandas 数据框 (DataFrame) 至关重要，因为它可以帮助我们有效地组织、清洗、分析和可视化历史交易数据，从而提高我们的策略制定和风险管理能力。本文将为初学者详细介绍 Pandas 数据框，并探讨其在二元期权交易中的应用。

什么是 Pandas 数据框？

Pandas 数据框可以被认为是电子表格、SQL 表格或字典组成的集合。它是一个二维的、大小可变的、潜在异构的表格数据结构，具有标记的轴（行和列）。简单来说，想象一个Excel表格，Pandas 数据框就是Python中对这种表格数据的表示。

行 (Index): 代表数据的单个观察或记录。
列 (Columns): 代表数据的不同特征或变量。
数据类型 (Data Types): 每个列可以包含不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串、布尔值等。

Pandas 数据框的强大之处在于其灵活性和功能性。它可以处理各种类型的数据，并提供丰富的操作和分析工具。

创建 Pandas 数据框

有多种方法可以创建 Pandas 数据框。

从字典创建：这是最常见的方法之一。字典的键将成为列名，字典的值将成为列的数据。

```python import pandas as pd

data = {'时间戳': ['2024-01-01 09:00:00', '2024-01-01 09:05:00', '2024-01-01 09:10:00'],

       '资产': ['EURUSD', 'EURUSD', 'EURUSD'],
       '期权类型': ['CALL', 'PUT', 'CALL'],
       '到期时间': [60, 60, 60],
       '收益': [0.85, 0.90, 0.75]}

df = pd.DataFrame(data) print(df) ```

从列表创建：可以使用列表的列表创建数据框，需要指定列名。

```python import pandas as pd

data = [['2024-01-01 09:00:00', 'EURUSD', 'CALL', 60, 0.85],

       ['2024-01-01 09:05:00', 'EURUSD', 'PUT', 60, 0.90],
       ['2024-01-01 09:10:00', 'EURUSD', 'CALL', 60, 0.75]]

df = pd.DataFrame(data, columns=['时间戳', '资产', '期权类型', '到期时间', '收益']) print(df) ```

从 CSV 文件读取：这是处理历史交易数据最常用的方法。

```python import pandas as pd

df = pd.read_csv('交易数据.csv') # 假设你的交易数据保存在一个名为 "交易数据.csv" 的文件中 print(df) ```

数据框的基本操作

一旦创建了数据框，就可以使用 Pandas 提供的各种方法对其进行操作。

查看数据：

   * `df.head()`: 显示数据框的前几行（默认 5 行）。
   * `df.tail()`: 显示数据框的后几行（默认 5 行）。
   * `df.info()`: 显示数据框的摘要信息，包括列名、数据类型和非空值的数量。
   * `df.describe()`:  显示数据框的统计摘要，包括均值、标准差、最小值、最大值和四分位数。这对于 技术分析 非常有用。
   * `df.shape`: 返回数据框的行数和列数。

选择数据：

   * `df['列名']`: 选择单个列。例如：`df['收益']`
   * `df'列名1', '列名2'`: 选择多个列。例如：`df'时间戳', '收益'`
   * `df.loc[行索引, 列索引]`: 基于标签选择数据。 例如：`df.loc[0, '资产']`
   * `df.iloc[行索引, 列索引]`: 基于整数位置选择数据。 例如：`df.iloc[0, 0]`
   * 条件选择： 使用布尔索引选择满足特定条件的数据。 例如：`df[df['收益'] > 0.8]`

数据清洗：

   * `df.dropna()`: 删除包含缺失值 (NaN) 的行。
   * `df.fillna(值)`: 用指定的值填充缺失值。 例如：`df.fillna(0)`
   * `df.duplicated()`:  检测重复的行。
   * `df.drop_duplicates()`: 删除重复的行。

数据转换：

   * `df['列名'].astype(数据类型)`: 更改列的数据类型。 例如：`df['时间戳'].astype('datetime64[ns]')`
   * `df['新列'] = df['列名1'] + df['列名2']`:  创建新列。
   * `df['列名'].apply(函数)`: 将函数应用于列的每个元素。 这对于 指标计算 非常有用。