Python数据分析：利用Pandas和Numpy处理金融数据

随着互联网和数据科学的发展，越来越多的金融数据被收集和分析。Python已经成为了数据科学和金融分析的首选语言之一。在Python中，Pandas和Numpy是两个最常用的数据分析库。本文将介绍如何使用Pandas和Numpy来处理金融数据。

1. 读取金融数据

在Python中，我们可以使用Pandas库来读取各种格式的数据文件，例如CSV、Excel、SQL数据库、JSON和HTML等。读取csv格式数据的方法如下所示：

```python
import pandas as pd

data = pd.read_csv('filename.csv')
```

如果csv文件使用逗号分隔值（CSV）格式，则可以使用以下代码读取：

```python
data = pd.read_csv('filename.csv', delimiter=',')
```

2. 数据清洗

在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗。数据清洗的目的是去掉无效数据、缺失值、重复值和异常值等。Pandas提供了一些函数来执行这些任务。

去掉无效数据：

```python
data.dropna(inplace=True)
```

填充缺失值：

```python
data.fillna(value, inplace=True)
```

去重：

```python
data.drop_duplicates(inplace=True)
```

删除异常值：

```python
data = data[(data['column']>lower_bound) & (data['column']