在操作数据的时候，DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作，并且实现方法较多，然而这中间有很多细节值得关注。...如何删除列？...，注意，删除之后，返回了新的对象，这意味着，你可以用一个新的变量引用删除后得到的结果。...如果这些对你来说都不是很清楚，建议参阅《跟老齐学Python：数据分析》中对此的详细说明。 另外的方法 除了上面演示的方法之外，还有别的方法可以删除列。...当然，并不是说DataFrame对象的类就是上面那样的，而是用上面的方式简要说明了一下原因。 所以，在Pandas中要删除DataFrame的列，最好是用对象的drop方法。
在使用 JavaScript 中的对象时，你可能会遇到需要从对象中完全删除属性的情况。...为实现这一点可以有好几个选择： 将属性设置为 undefined 将属性设置为 undefined 不是最好的方法，因为属性本身仍将存在于对象中。它还会改变原始对象，这可能是你所不希望的。...JavaScript 对象中删除属性的正确方法。...与上一个方法不同，delete 将完全从对象中删除属性，但它仍然会导致原始对象的发生改变。...这个技巧在需要删除多个属性时特别有用，并且不会更改原始对象。
需求：点击UI，在场景中生成3D对象，对象跟随鼠标移动，放置后可再次拖拽对象，改变其位置。...做了一个小Demo,如下图所示： 实现大致思路： 射线碰撞检测 对象空间坐标变换（世界坐标->屏幕坐标、屏幕坐标->世界坐标） 首先为要生成3D对象的UI添加一个鼠标监听事件，脚本如下： SelectImage.cs...OnPointerDown(PointerEventData eventData) { inistateObj.SetActive(true); //将当前需要被实例化的对象传递到管理器中...Vector3 screenPos = Vector3.zero; //当前需要拖动对象的坐标相对于鼠标在世界空间坐标中的偏移量 Vector3 offset = Vector3...Vector3 (Input.mousePosition.x, Input.mousePosition.y, screenPos.z); //鼠标的屏幕空间坐标转化为世界坐标，并加上偏移量
前言 在需求开发中，我们需要对一个List中的对象进行唯一值属性去重，属性求和，对象假设为Pool，有name、value两个属性，其中name表示唯一值，需要value进行求和，并最后保持一份对象。...": 6 }, { "name": "B", "value": 9 } ] 方法一 /** * @Description 使用Java8的流进行处理，将name相同的对象进行合并...map.values().stream().collect(Collectors.toList()); } 方法二 /** * @Description 使用Java8的流进行处理，将name相同的对象进行合并...对象o1与o2中筛选出一个，这里选择o1， // 并把name重复，需要将value与o1进行合并的o2, 赋值给o1，最后返回o1 .collect(Collectors.toMap...})).values().stream().collect(Collectors.toList()); return result; } 总结 使用Java8的流进行处理，将name相同的对象进行合并
合并查询在Power Query中是很成熟的应用，相当于SQL中的各种JOIN（抽时间会写几篇SQL的join，算是SQL的小核心）。...但同时，在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中，经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作，所以我一直在想，有没有办法可以对其进行优化。...为了这样测试，我在两个查询中又添加了一个步骤，删除B-G列，只剩下A列： let Source = Csv.Document( File.Contents("C:\NumbersMoreColumns.csv...– 0 秒 以上的确能够得出结论：合并查询时，列数的多少的确会影响效率， 以上还揭示了：在以上两个查询中，读取数据是立刻发生的，几乎不占用时间，相比之下，最开始的两次查询中读取数据的时间甚至要比执行SQL...其实合并查询删掉不必要的列，可以有两种方式，一种是如今天说的，在合并查询之前删掉；另外，我们也可以在合并查询后对不需要的列进行删除。 从逻辑上来看，合并查询后再删除列，很明显要比今天说的浪费时间。
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...: xts() 1.5 因子Factor：factor（补充） 2.查看数据概况 summary()和str() 3.修改/替换/重定义数据 4.数据合并 3.1 向量合并 3.2 cbind列合并（等长...数据操作中，数据（集）合并是经常被用到。...例如：合并来源不同，结构相似的两个表格 3.1 向量合并 #一维向量合并直接将要合并的变量以","分割放到c()中即可。...x=x[,-1] #代表删除x数据集中第一列数据 #方法二：dplyr::mutate#数值重定义和赋值 #将Ozone列取负数赋值给new，然后Temp列重新计算为(Temp - 32) / 1.8
在这篇文章中，我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。这个数据集删除了异常值。考虑的日内时间范围是09:30至16:00，即证券交易所的正式交易时间。...与大多数此类关于日内数据建模的研究一样，当天的第一个收益被删除。每日数据从雅虎财经下载。...估算 模型要求用户传递一个xts对象，即所考虑时期的数据的预测日方差。...(df\[, 'Sigma'\]) #现在估计日内模型 spec( list(model = 'mcsGARCH')) # DailyVar是预测日方差的必要xts对象 fit(data = R, spec...这是一个xts对象，也可以选择有m.sim列，这样每个独立的模拟都是基于日方差独立模拟的调整残差。下面的示例代码显示了对未来1分钟间隔的10,000个点的模拟，并说明了季节性成分的影响。
p=25180 时间序列分析 对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。...后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型，即 ARIMA、GARCH 和 VAR。 时间序列数据 函数 ts 将任何向量转换为时间序列数据。...price 我们首先为估计定义一个时间序列（ts）对象。请注意， ts 与 xts类似， 但没有日期和时间。...df <- ts(df) df 可扩展的时间序列数据xts 要处理高频数据（分秒），我们需要包 xts。该包定义可扩展时间序列 ( xts ) 对象。 以下代码安装并加载 xts 包。...library(xts) 考虑我们的可扩展时间序列的以下数据 date time price 现在我们准备定义 xts 对象。
https://blog.csdn.net/yanshuanche3765/article/details/78917507 在对集合进行操作时，我们会发现，如果我们用迭代器迭代，但是在迭代器过程中如果使用集合对象去删除...Iterator 支持从源集合中安全地删除对象，只需在 Iterator 上调用remove()即可。...那么，我们再来看下为什么用Itr删除时就可以安全的删除，不会报错呢？...Iterator 是工作在一个独立的线程中，并且拥有一个 mutex 锁。...但你可以使用 Iterator 本身的方法 remove() 来删除对象， Iterator.remove() 方法会在删除当前迭代对象的同时维护索引的一致性。
区别在于，quantmod收集数据并将其存储为xts对象，tidyquant收集数据并将其存储为tibble，从这里我们可以更轻松地使用tidyverse处理数据的功能，将数据转换回使用timetk包中的...tk_xts函数将其添加到xts对象。...数据如下所示，我们删除了Open，High，Low，Close和Volume数据，仅保留了Adjusted价格，其中每个资产都是其自己的列，数据已转换为时间序列对象或xts对象， data存储为索引（或行名...我们从之前使用beta和alpha结果，同理。我创建了一个函数，该函数接受资产并计算残差和Sigma值。我们在这里计算的是以下内容： err ? 其中i=1,···,N Sigma ?...3、将随机选择的股票的平均每日收益作为数据，并将数据与ETF合并，然后将数据设置为时间序列对象。我们还从Kenneth French网站上下载了每日Fama French 3因子，并整理了一下数据。
包 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries...(tm) #包xts sm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries #判断是否为规则时间序列 is.regular(x) #排序 zoo()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称...按照升序排列 timeSeries把重复部分放置在尾部； #行合并和列合并 #都是按照列名进行合并，列名不同的部分用NA代替 cbind() rbind() merge() 列合并 #取子集 xts()...AutocorTest(m1$resid) #加载FinTS包，进行自相关检验 prop.fore = predict(m1, n.ahead =5) #将未来5期预测值保存在prop.fore变量中...2) }} res=list() res[[“tt.ar”]]=tti res[[“tt.ma”]]=ttj temp1=which.min(res.aic) #找到最小的位置，把res.aic当做按列排的向量
追涨操作的对象： 市场形成鲜明的可持续性的热点时，可追涨这个热点。从理论上讲，只要把握热点板块就能获利，追涨时应重点关注龙头企业。比如：沪深300指数的成分股，就是不错的选择。...第1列，股票代码，code，000001.SZ 第2列，交易日期，date，2014-07-02 第3列，开盘价，Open，8.14 第4列，最高价，High，8.18 第5列，最低价，Low，8.10...，按股票代码进行分组，生成R语言的list对象，同时把每支股票的data.frame类型对象转成XTS时间序列类型对象，方便后续的数据处理。...合并买卖的交易信号。...最后总结，本文从 追涨杀跌 的思路开始，到市场特征检验，再到数学公式，R语言建模，再到历史数据回测。通过R语言，很简单地就实现了一个我们脑子中的投资想法。
ggfortify 已经可以在 CRAN 上下载得到，但是由于最近很多的功能都还在快速增加，因此还是推荐大家从 Github 上下载和安装。...PCA (主成分分析) ggfortify 使 ggplot2 知道怎么诠释PCA对象。...library(ggfortify) df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] autoplot(prcomp(df)) 你还可以选择数据中的一列来给画出的点按类别自动分颜色。...library(cluster) autoplot(clara(iris[-5], 3)) 给定 frame = TRUE，可以把 stats::kmeans 和 cluster::* 中的每个类圈出来...可支持的R包有： zoo::zooreg xts::xts timeSeries::timSeries tseries::irts 一些例子： library(xts) autoplot(as.xts(
ggfortify 已经可以在 CRAN 上下载得到，但是由于最近很多的功能都还在快速增加，因此还是推荐大家从 Github 上下载和安装。...PCA (主成分分析) ggfortify 使 ggplot2 知道怎么诠释PCA对象。...你还可以选择数据中的一列来给画出的点按类别自动分颜色。输入help(autoplot.prcomp) 可以了解到更多的其他选择。...给定 frame = TRUE，可以把 stats::kmeans 和 cluster::* 中的每个类圈出来。...可支持的R包有： zoo::zooreg xts::xts timeSeries::timSeries tseries::irts 一些例子： library(xts) autoplot(as.xts(
/RData")——加载目录中的*.RData，把文档-词项矩阵从磁盘加载到内存中 数据查看 通用对象 R是一种基于对象（Object）的语言，对象具有很多属性（Attribute），其中一种重要的属性就是类...ls() 和 objects（）——查看当前工作空间中存在的对象（变量） rm(list=ls())——删除工作空间的所有对象 methods(x)——查看x函数的源码，...之后可以用cor（）计算每列数据之间的相关系数，并计算距离。...子集为从start到stop的下标区间 grep()——字符串匹配，负责搜索给定字符串对象中特定表达式 ，并返回其位置索引。...——比较向量中的各元素，并把较小的元素组成新向量 pmax（x1,x2,...）—— 向量间的交、并、补集 union(x, y)——（并集）合并两组数据，x和y是没有重复的同一类数据
ls()：查看当前所有变量 注意：ls()不能列出以“.”开头的文件，可以通过ls(all.names = True) ls.str():所有变量详细信息 str()：列出每个变量的详细信息 1.3 删除对象...rm()：删除对象，删除之后，无法恢复，可以一次删除多个对象，之间以逗号连接。...rm(list = ls())：删除所有对象 1.4 其他命令 Ctr +上下：查看历史输入命令，再按左右移动光标进行修改。...3.4 批量移植 如果换电脑了，该如何将将一台设备中已经安装的包批量移植到另一台设备呢，目前还没有很好的解决方法，只能通过for循环的方式批量移植： installed.packages() # 列出当前环境中已经安装的包...installed.packages()[,1] # 取第一列，即所有包的名字 Rpack <- installed.packages()[,1] save(Rpack,file="Rpack.Rdata
在这篇文章中，我们将： 下载收盘价 计算收益率 计算收益的均值和标准差 让我们先加载库。...计算单个股票的每日和每月收益率 一旦我们从Yahoo Finance下载了收盘价，下一步便是计算收益。我们将再次使用tidyquant包进行计算。...在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。对于他们从事的业务而言，这是显而易见的。Apple是一家稳定的公司，拥有稳定的现金流量。...我们可以通过按年份对Netflix收益数据进行分组并执行计算来进行计算。...我们将其转换为xts对象。
概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。...就是提供给宽客们使用的专业模块，Quantmod本身提供强大的数据接入能力，默认是雅虎财经的数据源，此外quantmod还以绘制专业的行情分析图表以及各种技术指标计算等功能著称，常常只要几行函数就能完成从数据获取和处理到画图的复杂功能...原理 分析底层数据结构后，我们知道quantmod包读取后的数据格式是 xts 和 zoo，我们只需要将csv文件按一定的格式读取到内存后再进行相应变换，quantmod强大的分析和作图能力就可以为我们所用...zoo本身是一种时间序列格式，而xts则是在这基础上一种时间序列格式的加强版。在读取csv的时候，我们需要用首行确定header。在转化为zoo时，我们则需要首列来确定时间序列对应的时间。...最后通过xts转化为可以被quantmod识别的xts时间序列对象。
p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...无缝嵌入到 R Markdown 文档和 Shiny Web应用程序中。 安装 可以在R控制台，R Markdown文档和Shiny应用程序中使用折线图。...此示例使用magrittr 包中的 %>% （或“ pipe”）运算符 来构成带有范围选择器的图表。可以使用类似的语法来自定义轴，系列和其他选项。...可以将多个下/值/上样式系列组合到带有阴影条的单个显示中。...从侧边栏链接到的 库包括更多可用于自定义的各种功能的示例。 ? ?
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