科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着互联网的飞速发展,人类跨入了大数据时代,央行如何快速地处理海量数据、提高工作效率,对其在日常工作中分析金融数据、履行金融监管职权具有重要意义。本文介绍了Python数据分析工具——pandas,及其在基层央行监管工作中的应用场景。笔者采用pandas不同的数据处理方式,进行大数据的测试实验,探索其处理大数据文件效率的影响因素,并提出建议:可先分块读取文件数,根据数据量的大小初步确定块值的大小,再对目标数据进行分类、汇总、筛选等操作。
-
单位中国人民银行
