Traitement général de la table des outils tels que Excel, SQL Bases de données, V.V.

L'un des kits d'analyse des données financières les plus courants: Pandas
est une bibliothèque Python utilisée spécifiquement pour l'analyse des données financières, il fournit un excellent support pour l'analyse de la série chronologique. Pandas est le responsable de la capitale AQR publié en 2008 et a ouvert la source à la fin de 2009.

Le nom de Pandas provient du panneau de données Python et de l'analyse des données (Datanainalyse), l'auteur est Wes McKinney .

WES est actuellement le CTO et le fondateur général de Lambdafoundry, Inc. Il est diplômé de la faculté de Mira Mathematics, de l'Université Duke. WES a commencé à étudier la macro dans AQR depuis 2007. En période 2010-2012, il était un consultant en Python de la protection et des fonds bancaires (transactions), tout en développant des pandas.

En quantification quantique, les débutants choisissent un cadre d'outils approprié. Comment les pandas célèbres? Presque toutesLes interfaces de données de transaction à la maison et aux pandas soutiennent à l'étranger. Les commerçants peuvent effectuer une analyse de données réelle au plus bref délai, le coût d'apprentissage le plus bas, obtenir des résultats. Et plus les utilisateurs, plus les cas et les échanges, le problème peut être résolu plus rapidement.

Présentation de la structure de données de Pandas
Premièrement, l'ensemble du panda est basé sur la série numéro
: une matrice à sens unique, une matrice à sens unique dans le même engu . Deux listes de données de base de données sont également très similaires, la différence est que les éléments de la liste peuvent être différents types de données, tandis que la matrice et la série sont autorisées uniquement à stocker le même type d'événements si la mémoire peut être utilisée plus efficacement. Améliorer les performances.

Dataframe: Structure de données du type de table à double sens peut être interprétée comme un conteneur de la série. Le panneau de commande

: Les matrices tridimensionnelles peuvent comprendre le conteneur du cadre de données.

Comment python Cadre

Ce sujet peut être dit beaucoup.Ne cliquez pas sur les spécifications, il existe une prise de conscience globale, la conclusion est suffisamment complète.Bien sûr, si la poursuite est extrêmement la vitesse d'analyse en temps réel sur les niveaux, des transactions en temps réel, mais pas seulement le niveau de logiciel, voire pas entièrement la gamme de décès de traitement de données.

Le marché boursier A produit chaque jour de 1 à 10 Go de données (en fonction de la taille du volume). Dans ce nombre, 3 secondes est probablement de 14,4 millions, et les données fines peuvent être soi-même. Si le disque est lu Par le cadre Python, vous pouvez l'exécuter en quelques minutes.