python金融开发

金融相关的第三方库

pip install numpy pandas matplotlib==3.5.3 scipy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 一、numpy

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：

一个强大的N维数组对象 ndarray
广播功能函数
整合 C/C++/Fortran 代码的工具
线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

# 二、pandas

Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。

Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）。

Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy (opens new window)（提供高性能的矩阵运算）。

Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。

Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

pandas.read_excel(
  io,    
  sheet_name=0, 
  header=0, 
  names=None, 
  index_col=None, 
  usecols=None, 
  squeeze=None, 
  dtype=None, 
  engine=None, 
  converters=None, 
  true_values=None, 
  false_values=None, 
  skiprows=None, 
  nrows=None, 
  na_values=None,
  keep_default_na=True, 
  na_filter=True, 
  verbose=False, 
  parse_dates=False, 
  date_parser=None, 
  thousands=None, 
  decimal='.', 
  comment=None, 
  skipfooter=0, 
  convert_float=None, 
  mangle_dupe_cols=True, 
  storage_options=None
)

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io：文件路径，支持 str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object。默认读取第一个sheet的内容。案例："/desktop/student.xlsx"
sheet_name：sheet表名，支持 str, int, list, or None；默认是0，索引号从0开始，表示第一个sheet。案例：sheet_name=1, sheet_name="sheet1"，sheet_name=[1,2,"sheet3"]。None 表示引用所有sheet
header：表示用第几行作为表头，支持 int, list of int；默认是0，第一行的数据当做表头。header=None表示不使用数据源中的表头，Pandas自动使用0,1,2,3…的自然数作为索引。
names：表示自定义表头的名称，此时需要传递数组参数。
index_col：指定列属性为行索引列，支持 int, list of int, 默认是None，也就是索引为0,1,2,3等自然数的列用作DataFrame的行标签。如果传入的是列表形式，则行索引会是多层索引
usecols：待解析的列，支持 int, str, list-like, or callable ，默认是 None，表示解析全部的列。
dtype：指定列属性的字段类型。案例：{‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}；默认为None，也就是不改变数据类型。
engine：解析引擎；可以接受的参数有"xlrd"、"openpyxl"、"odf"、"pyxlsb"，用于使用第三方的库去解析excel文件
- “xlrd”支持旧式 Excel 文件 (.xls)
- “openpyxl”支持更新的 Excel 文件格式
- “odf”支持 OpenDocument 文件格式(.odf、.ods、.odt)
- “pyxlsb”支持二进制 Excel 文件
converters：对指定列进行指定函数的处理，传入参数为列名与函数组成的字典，和usecols参数连用。key 可以是列名或者列的序号，values是函数，可以自定义的函数或者Python的匿名lambda函数
skiprows：跳过指定的行（可选参数），类型为：list-like, int, or callable
nrows：指定读取的行数，通常用于较大的数据文件中。类型int, 默认是None，读取全部数据
na_values：指定列的某些特定值为NaN
keep_default_na：是否导入空值，默认是导入，识别为NaN