本文介绍了Python在金融经济数据处理中的应用，包括数据规整化、时间序列对齐、时间选择、数据源拼接、收益指数计算等方面，展示了如何使用Pandas库高效处理这些问题。同时，提到了在不同场景下的数据处理技巧，如利用at_time和between_time方法处理不规整的时间序列数据，以及使用combine_first和update填充缺失值。
金融经济数据方面应用Python非常广泛，也可以算是用Python进行数据分析的一个实际应用。
数据规整化方面的应用
时间序列与截面对齐
在处理金融数据时，最费神的一个问题就是所谓的“数据对齐” （data alignment）问题。两个相关的时间序列的索引可能没有很好的对齐，或两个DataFrame对象可能含有不匹配的列或行。
Pandas可以在算术运算中自动对齐数据。在实际工作中，这不仅能为你带来极大自由度，而且还能提升工作效率。如下，看这个两个DataFrame分别含有股票价格和成交量的时间序列：
假设你想要用所有有效数据计算一个成交量加权平均价格（为了简单起见，假设成交量数据是价格数据的子集）。由于pandas会在算术运算过程中自动将数据对齐，并在sum这样的函数中排除缺失数据，所以我们只需编写下面这条简洁的表达式即可：
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