使用了“series bool”类型的参数，但应为“simple float”_无法在'expr2'=series[bool]时调用'operator >‘。参数的类型应为: float_无法使用'expr1'=series[bool]调用'operator >=‘。参数的类型应为: const float - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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指标记录5-FAST PKAMA、Centred Trend Indicator、BOLINGER BANDS

返回值 `length`K线返回的`source`总和。参数 source (series int/float) 待执行的系列值。...参数 base (series int/float) 指定要使用的基础。 exponent (series int/float) 指定指数。 nz 以系列中的零(或指定数)替换NaN值。...参数 source (series int/float/bool/color) 待执行的系列值。...replacement (series int/float/bool/color) 将替换“source”系列中的所有“na”值的值。...length (simple int) K线数量(长度). ta.stdev 返回值标准差参数 source (series int/float) 待执行的系列值。

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策略代码拆解2

参数 source (series int/float) 可选参数。...ta.valuewhen(condition, source, occurrence) 参数 condition (series bool) 要搜索的条件。...source (series int/float/bool/color) 要从满足条件的K线返回的值。 occurrence (simple int) 条件的出现。...参数 source1 (series int/float) 第一数据系列。 source2 (series int/float) 第二数据系列。...参数 source1 (series int/float) 第一数据系列。 source2 (series int/float) 第二数据系列。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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策略代码拆解6-TP TL

参数 source (series int/float/bool/color) 待执行的系列值。...qty (series int/float) 可选参数。交易的合约/股数/手数/单位数量。预设值为'NaN'。 limit (series int/float) 可选参数。订单的限价。...若已指定，订单类型是"limit" 或"stop-limit"。其他订单类型为"NaN"。 stop (series int/float) 可选参数。订单的止损价。...qty (series int/float) 可选参数。退出交易的合约/股数/手数/单位的数量。默认值为'NaN'。...syminfo.mintick 当前品种的最小刻度值。类型 simple float 对照解读 //此段为最后的代码进场出场的指令执行

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·一）

默认显示的元素数量为五个，但您可以传递自定义数量。...DataFrame 组合上面的combine_first()方法调用了更一般的DataFrame.combine()。...查看生态系统页面查看已实现扩展的第三方库列表。以下表格列出了所有 pandas 的扩展类型。对于需要 dtype 参数的方法，可以按照指示指定字符串。...在数据已经是正确类型但存储在object数组中的情况下，可以使用DataFrame.infer_objects()和Series.infer_objects()方法进行软转换为正确类型。...如果您正在读取大部分是所需数据类型（例如数值、日期时间）的数据，但偶尔混有不符合规范的元素，您希望将其表示为缺失值，则这可能很有用： In [395]: import datetime In [396

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数据分析篇 | Pandas基础用法6【完结篇】

以下文章来源于Python大咖谈，作者吱吱不倦的呆鸟数据类型大多数情况下，pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。...DataFrame 的 dtypes 属性用起来很方便，以 Series 形式返回每列的数据类型。...Out[332]: 0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 4.0 4 5.0 5 6.0 dtype: float64 # 字符串数据决定了该 Series 的数据类型为...B float64 C float64 dtype: object DataFrame.to_numpy() 返回多个数据类型里用的最多的数据类型，这里指的是输出结果的数据类型是适用于所有同质...errors 参数的默认值为 False，指的是在转换过程中，遇到任何问题都触发错误。

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Pandas中文官档~基础用法6

数据类型大多数情况下，pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。...DataFrame 的 dtypes 属性用起来很方便，以 Series 形式返回每列的数据类型。...Out[332]: 0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 4.0 4 5.0 5 6.0 dtype: float64 # 字符串数据决定了该 Series 的数据类型为...B float64 C float64 dtype: object DataFrame.to_numpy() 返回多个数据类型里用的最多的数据类型，这里指的是输出结果的数据类型是适用于所有同质...errors 参数的默认值为 False，指的是在转换过程中，遇到任何问题都触发错误。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

请参阅生态系统页面查看已实现扩展的第三方库列表。以下表列出了所有 pandas 扩展类型。对于需要dtype参数的方法，可以按照指示指定字符串。有关每种类型的更多信息，请参阅相应的文档部分。...在数据已经是正确类型但存储在object数组中的情况下，可以使用DataFrame.infer_objects()和Series.infer_objects()方法进行软转换为正确类型。...，该参数指定 pandas 如何处理无法转换为所需数据类型或对象的元素。...如果您正在读取大部分为所需数据类型（例如数值、日期时间）的数据，但偶尔混有不符合规范的元素，您希望将其表示为缺失值，则这可能很有用： In [395]: import datetime In [396...在数据已经是正确类型但存储在object数组中的情况下，可以使用DataFrame.infer_objects()和Series.infer_objects()方法进行软转换为正确类型。

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pandas 变量类型转换的 6 种方法

对于变量的数据类型而言，Pandas除了数值型的int 和 float类型外，还有object ，category，bool，datetime类型。...，比如float64，int64，bool，object等 exclude：列表，需要排除的数据类型，同上。...但如果需要转换category类型，可以直接使用astype完成。...通过结果可以看到，变量都是是创建时默认的类型。但其实变量是有整数、字符串、布尔的，其中有的还存在空值。...对Series的转换也是一样的。下面的Seires中由于存在nan空值所以类型为object。

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Data Science | Pandas基础(一)

)) Series的参数设置我们可以通过指定Series的index以及dtype参数创建符合我们要求的Series。...# Series的参数设置 s = pd.Series(arr,index=list('abcde'),dtype=np.int,name=test) print(s) # index参数：设置index...，长度保持一致 # dtype参数：设置数值类型 # 那么参数：设置名称通过标量创建Series s = pd.Series(arr,index=np.arange(5)) print(s) Pandas...基本数据结构-Series的索引位置下标索引位置下标从0开始，索引结果为numpy.float格式并且可以通过float()格式转换为float格式，且位置下标索引是没有负数的。...'pandas.core.series.Series'> bool 0 True 1 True 2 True 4 False dtype: bool <class 'pandas.core.series.Series

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十四）

Series 中显示 DataFrame 索引的内存使用情况，可以通过传递 index=False 参数来抑制索引的内存使用情况： In [10]: df.memory_usage(index=False...虽然在整个 NumPy 类型层次结构中执行此操作是可能的，但这将是一个更重大的权衡（特别是对于 8 位和 16 位数据类型），并且需要更多的实现工作。...部分原因是 NumPy 的类型层次结构：类型类 Dtypes numpy.floating float16, float32, float64, float128 numpy.integer int8...虽然在 NumPy 的完整类型层次结构中执行这一操作是可能的，但这将是一个更为重大的权衡（特别是对于 8 位和 16 位数据类型）和实现任务。...虽然使用完整的 NumPy 类型层次结构进行此操作是可能的，但这将是一个更重大的折衷（特别是对于 8 位和 16 位数据类型）和实施任务。

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收藏|Pandas缺失值处理看这一篇就够了！

而多重插补对参数的联合分布作出了估计，利用了参数间的相互关系。...type(np.nan) float pd.Series([1,2,3]).dtype dtype('int64') pd.Series([1,np.nan,3]).dtype dtype('float64...pd.Series([1,np.nan,3],dtype='bool') ? 但当修改一个布尔列表时，会改变列表类型，而不是赋值为True。...pd.Series([None],dtype='bool') 0 False dtype: bool 修改布尔列表不会改变数据类型 s = pd.Series([True,False],dtype...0 False 1 False dtype: bool 在传入数值类型后，会自动变为np.nan type(pd.Series([1,None])[1]) numpy.float64 只有当传入

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数据分析之Pandas缺失数据处理

而多重插补对参数的联合分布作出了估计，利用了参数间的相互关系。...type(np.nan) float pd.Series([1,2,3]).dtype dtype('int64') pd.Series([1,np.nan,3]).dtype dtype('float64...pd.Series([1,np.nan,3],dtype='bool') ? 但当修改一个布尔列表时，会改变列表类型，而不是赋值为True。...False pd.Series([None],dtype='bool') 0 False dtype: bool 修改布尔列表不会改变数据类型 s = pd.Series([True,False]...s 0 False 1 False dtype: bool 在传入数值类型后，会自动变为np.nan type(pd.Series([1,None])[1]) numpy.float64

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2.Pandas的数据结构SeriesDataFrame3.Pandas的索引操作索引对象IndexSeries索引DataFrame索引高级索引：标签

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。...DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同类型的值。...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型索引包括列索引和行索引 1....(ser_obj['b':'d']) print(ser_obj.loc['b':'d']) # DataFrame print(df_obj['a']) # 第一个参数索引行，第二个参数是列 print

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Pyecharts入门

类型的数据，该类型数据有两个需要展示的内容，分别是index和values，可视化图标中能够展示该类型数据有很多，但是最贴题的应该是条柱图，在进行图形展示之前，我们还需要了解，Pyecharts到底是怎么进行条柱图绘制的...[Sequence] = None, series_layout_by: str = 'column', dataset_index: Union[int, float] = 0, is_clip: bool...可以观察到，这个方法有两个必须传递的参数，第一个参数和第二个参数，分别表示该系列数据的名称，这个系列名称会自动添加到该图形的legend上去，第二个参数就是该系列数据的真实值，其他参数，未传入的参数都有默认值...接下来有调用了一个很重要的方法，set_global_opts方法，这个方法是实例对象调用的，但是他，并不是对系列数据进行修饰，而是对整体图表进行修饰，称之为全局项配置。...系列进行属性设计，他接受的参数与add_yaxis方法接受的参数类似。

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pandas1.2.0更新

之前，read_excel()使用默认参数engine=None会默认使用xlrd的引擎，即使是Excel2007+的xlsx文件。如果安装了openpyxl，那现在一般会先使用。...现在这个设置被弃用了，还会出现相同的警告，建议用户使用openpyxl读取。...allows_duplicate_labels属性由DataFrame.flags设置传递参数到fsspec后端许多读写函数获取storage_options参数来传递字典形式的参数到存储后端。...浮点数可以是空数据类型增加了Float32DType和FloatingArray。这些数据类型用来保存浮点数列缺失的数据。缺失值可以使用np.nan来表示，现在增加了pd.NA。..., dtype: bool # the new nullable float64 dtype In [14]: s2 = pd.Series([1.5, None], dtype="Float64")

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pandas中的series数据类型

import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话： 1、series与array类型的不同之处为series有索引，...而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性 '''...# 1、series的创建 ''' （1）由列表或numpy数组创建默认索引为0到N-1的整数型索引，如s1; 可以通过设置index参数指定索引，如s2；...两者的数据类型不一样，None的类型为，而NaN的类型为；（2）可以使用pd.isnull(),pd.notnull()，或自带....isnull()) ''' 烽 False 火 False 雷 True 电 True dtype: bool ''' # 取出series中不为空的值 # print(s12

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十六）

numpy.nan适用于 NumPy 数据类型。使用 NumPy 数据类型的缺点是原始数据类型将被强制转换为np.float64或object。...: float64 In [2]: pd.Series([True, False], dtype=np.bool_).reindex([0, 1, 2]) Out[2]: 0 True 1...使用 NumPy 数据类型的缺点是原始数据类型将被强制转换为 np.float64 或 object。...: float64 In [2]: pd.Series([True, False], dtype=np.bool_).reindex([0, 1, 2]) Out[2]: 0 True 1...所使用的缺失值标记将根据数据类型选择。 In [57]: ser = pd.Series([1., 2., 3.])

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策略代码拆解4-Volume，SAR，RSI，SMA，RMI

Welles Wilder, Jr.设计的方法，以找出交易市场价格方向的潜在逆转。返回值抛物线转向指标。参数 start (simple int/float) 开始。...inc (simple int/float) 增加 max (simple int/float) 最大. close 当前K线关闭时的收盘价 ---- 对照解读 //SAR 逆转指数 Sst = input.float...返回值相对强弱指标(RSI) 参数 source (series int/float) 待执行的系列值。...参数 source1 (series int/float) 第一数据系列。 source2 (series int/float) 第二数据系列。...返回值 `source` 的指数移动平均线，alpha = 2 / (长度 + 1)。参数 source (series int/float) 待执行的系列值。

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猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

若未指定数据类型，pandas会根据传入的数据自动推断数据类型。在使用pandas中的Series数据结构时，可通过pandas点Series调用。... bool 0 False 1 False 2 False 4 True dtype: bool bool 0 True 1 True 2 True 4 False dtype: bool bool -----...1.4 DataFrame 1.4.1 Dataframe简介 DataFrame是一个结构类似于二维数组或表格的对象，与Series类对象相比，DataFrame类对象也由索引和数据组成，但该对象有两组索引...若不设置该参数，则默认为[0.25,0.5,0.75]，即展示25%、50%、75%分位数。 include：表示结果中包含数据类型的白名单，默认为None。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·二）

传递给 apply() 的函数的返回类型会影响 DataFrame.apply 的最终输出类型，默认行为如下：如果应用的函数返回一个 Series，最终输出是一个 DataFrame。...列与应用函数返回的 Series 的索引匹配。如果应用的函数返回任何其他类型，最终输出是一个Series。...传递给 apply() 的函数的返回类型会影响默认行为下 DataFrame.apply 的最终输出类型：如果应用的函数返回一个 Series，最终输出是一个 DataFrame。...列匹配应用函数返回的 Series 的索引。如果应用的函数返回其他任何类型，则最终输出是一个 Series。...它用于实现几乎所有依赖标签对齐功能的其他功能。重新索引意味着使数据符合与特定轴上的给定标签集匹配的数据。

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