Работа с Pandas

Основной официальный сайт pandas. Официальная документация.

Основными структурами данных в pandas являются Series и DataFrame.

Полезные функции

Как правило нам нужно импортировать: 

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Примеры применения
  1. Пример. Считывание данных csv. Подготовка данных.
  2. Пример. Линейный график курса рубля.
  3. Пример. Различные стандартные отклонения для курса рубля.

For the Series object (let's call it s), pandas offers three types of addressing.

  1. s.iloc[] -- for integer position addressing;
  2. s.loc[] -- for index label addressing; and
  3. s.ix[] -- for a hybrid of integer position and label addressing.
    4. pandas object also performs ix addressing directly.
Приведу пример.
import pandas as pd
import string
idx = [i for i in string.uppercase] # A, B, C .. Z
t = pd.Series(range(26), index=idx) # 0, 1, 2 .. 25			
#примеры
t[0]              # --> 0
t['A']            # --> 0
t[['A','M']]      # --> [0, 12]
t['A':'D']        # --> [0, 1, 2, 3]
t.iloc[25]        # --> 25
t.loc['Z']        # --> 25
t.loc[['A','Z']]  # --> [0, 25]
t.ix['A':'C']     # --> [0, 1, 2]
t.ix[0:2]         # --> [0, 1]

Ссылки по теме pandas

  1. Официальный сайт pandas и страничка уроков
  2. Habr. Введение в анализ данных с помощью Pandas
  3. PyData video
  4. Youtube.com Python Pandas Cookbook Alfred Essa
  5. ENG. Финансовый анализ с pandas.