Pandas介绍
2008年有做金融数据分析的人，需要方便的工具做数据处理，当时缺少这类工具，于是就自己写了一个
Python Data Analysis Library 简称Pandas
- 2008年WesMcKinney开发出的库
- 专门用于数据挖掘的开源python库
- 以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势
- 基于matplotlib，能够简便的画图
- 独特的数据结构
Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。
数据结构
- Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。
- DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。
- Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。
为什么使用Pandas
Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？
- 便捷的数据处理能力
- 读取文件方便, 方便的文件IO
- 封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算, 提供了更高层的API，用于调用matplotlib/numpy的功能
案例
回忆我们在numpy当中创建的股票涨跌幅数据形式？
创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据
但是这样的数据形式很难看到存储的是什么样的数据，并且也很难获取相应的数据，比如需要获取某个指定股票的数据，就很难去获取！！
问题：如何让数据更有意义的显示？
给股票涨跌幅数据增加行列索引，显示效果更佳
效果：
- 增加行索引
- 增加列索引
股票的日期是一个时间的序列，我们要实现从前往后的时间还要考虑每月的总天数等，不方便。使用pd.date_range()：用于生成一组连续的时间序列(暂时了解)
date_range(start=None,end=None, periods=None, freq='B')
start:开始时间
end:结束时间
periods:时间天数
freq:递进单位，默认1天,'B'默认略过周末
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