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用python来分析一波股票

用于获取股票数据 数据获取 我们可以从pandas_datareader获取股票数据。...DataReader datas = DataReader(name='BABA', data_source='yahoo', start='2015-01-01', end='2018-01-01') 由于数据是从雅虎财经获取不稳定...alibaba.head(n = 5) #查看前5行数据 下面是股票数据的前5行，我们可以看到每天的开盘价，收盘价，最高值，最低值，成交量等。...股票数据.png 然后再查看一下这些数据的描述，获取对数据的直观感受。 alibaba.describe() 这是对数据的统计量的一些分析，可以看到总共有789行数据，最高值和最低值相差不大。...默认情况下，pct_change()对列进行操作; 如果想应用到行上，那么可使用axis = 1参数。 我们再使用密度图和直方图查看一下日收益率的总体情况。

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干货 | 男朋友老是说自己R语言很6，快来用这40道题目检测他

’,header=FALSE,sep=’,’) 答案：(D) 第一个和第二选项会将数据第一行读取为变量名。...上述数据集已经加载进了你的R运行空间中，变量名为“dataframe”，第一行代表列名称。以下哪个代码将仅选择参数为Alpha的行？...下面命令中的哪个或哪些可以从工作空间中移除R对象或变量“santa”A) remove(santa) B) rm(santa) C) 上面全部 D) 都不是 答案 : (C) remove 和 rm...<50) C) 以上全部 D) 以上都不是 答案: (A) dplyr中的filter函数使用“,”来添加条件，而不是“&”。...34 假设有2个数据框“A”和“B”。A有34行，B有46行。运行以下命令后，所得数据框的行数是多少？

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数据流编程教程：R语言与DataFrame

DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二....(): 按列变量选择 filter(): 按行名称分片 slice(): 按行索引分片 mutate(): 在原数据集最后一列追加一些数据集 summarise(): 每组聚合为一个小数量的汇总统计，通常结合...gruop_by()使用 arrange(): 按行排序 （2）关联表查询 inner_join(x, y): 匹配 x + y left_join(x, y): 所有 x + 匹配 y semi_join...(x, y): x 和 y 的并集（按行） setdiff(x, y): x 和 y 的补集 （在x中不在y中） 更多详细操作可以参考由SupStats翻译的 数据再加工速查表，比Python的老鼠书直观很多...，我们知道，区别于dplyr包，rlist包是针对非结构化数据处理而生的，也对以list为核心的数据结构提供了类似DataFrame的高级查询、管道操作等等方法。

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从Tidyverse学起！

有这么一句话“数据分析师的80%的时间，都消耗在数据清理上”，清理出可视化和统计分析可以直接使用的数据，往往最费精力和繁琐的过程，而tidyverse的一大亮点就是提供非常优秀的数据清理、整合和可视化的...同时也出了一本《R for Data Science》，这本书里面也详细介绍了tidyverse的使用方法，这本书的电子版获取方式见本文末尾。...数据整理 tibble格式 R中的对多变量数据的标准保存形式是 dataframe，而tibble是dataframe的进化版，它有如下优点： 1....其他格式转化，例如用read.csv读取的数据默认是dataframe格式，就可以使用as_tibble转换为tibble格式 ?...总结 初学者从tidyverse 入门是一个不错的使用R的切入方式，它提供了一整套data science的工具，而且还特别好用。

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R数据科学-1（dplyr）

两个软件包中的命令都可以与管道函数（％>％）很好地配合使用，这可以使代码更具可读性。详细内容可参考Cheatsheet手册。...image.png image.png 1.数据框格式（DataFrame） 一般，我们的excel包括行（col）与列（row），在R语言中，经常对excel操作的对象称之为Dataframe，那么在进行数据查看时候...head(mtcars)，可以看到数据的前面6行，属于数据的一个预览。但是看不到各个列的属性。 %>%管道函数，其实就是将f（）写在了数据的后面，下面示例的两个操作，都得到df，效果一样。...只不过 %>%看起来更简单，将mtcars赋予新的tibble。 df以后的输出，很简洁，能看到32*11的数据行与列，也能看到各列的属性。...# … with 22 more rows 3.数据-变量条件筛选 dplyr::filter()函数对上述新产生的变量的数据df，进行筛选。

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WordPress 文章查询教程6：如何使用排序相关的参数

我写这一系列文章的目的也是为了方便自己使用这些参数的时候方便查询，所以如果你也是经常进行 WordPress 二次开发的话，建议收藏本文。...第六讲关于排序相关的参数，排序相关的参数就是 order 和 orderby 两个参数，但是值比较多比较多： 首先是 order 参数，数据类型为：(string | array)，用于指定 “orderby...” 参数的升序或降序，默认为”DESC”，即为降序，如果是数组的话，可用于多个 order/orderby 集： ASC – 升序，从最低值到最高值 (1, 2, 3; a, b, c) DESC –...降序，从最高值到最低值 (3, 2, 1; c, b, a) 然后是 orderby 参数，数据类型为：(string | array)，按参数对检索到的文章进行排序。...post__in – 按照 post__in 参数中给出的文章 ID 顺序进行排序，注意使用 post__in，order 参数的值无效。

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MySQL内置数据库performance_schema详解(六):监视内存使用的表介绍

一、performanceschema 简介 performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库，最早从MySQL5.5版本产生，这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标...HIGH_COUNT_USED：已分配块的最高数量(CURRENT_COUNT_USED的最高值)。LOW_NUMBER_OF_BYTES_USED：使用的最低字节数。...HIGH_COUNT_USED：已分配块的最高数量(CURRENT_COUNT_USED的最高值)。LOW_NUMBER_OF_BYTES_USED：使用的最低字节数。...HIGH_COUNT_USED：已分配块的最高数量(CURRENT_COUNT_USED的最高值)。LOW_NUMBER_OF_BYTES_USED：使用的最低字节数。...HIGH_COUNT_USED：已分配块的最高数量(CURRENT_COUNT_USED的最高值)。LOW_NUMBER_OF_BYTES_USED：使用的最低字节数。

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玩转数据处理120题｜R语言版本

") # [1] ‘0.8.99.9002’ 82 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个0-100随机数 R语言解法 df1 <- sapply...V1) 83 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个0-100固定步长的数 R语言解法 df2 % dplyr::rename(`0` = "seq(0, 99, 5)") 84 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个指定分布...数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 R语言解法 #一步读取文件的指定列用readr包或者原生函数都没办法...#如果文件特别大又不想全部再选指定列可以用如下办法 #基本思想先读取较少的数据获取列名 #给目标列以外的列打上NULL导致第二次读取文件时NULL列丢失即可 res <- read.csv('数据1

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基于统计数据-分析我国消费结构的变动

最终消费率在40年间50%-70%的区间之内，呈现一定程度的波动下降趋势。期间，最高值在1983年，达67.3%，最低值是2010年的49.3%。...3，居民消费的需求结构 居民消费需求结构是指居民消费支出在吃、穿、住、行等消费目的方面的结构，反应居民消费的目的结果。 其中最主要的是对恩格尔系数的计算和分析。...具体步骤如下： 各变量相关性的度量，如下图，不言自明各变量间具有很强的相关性 这里将“城乡人均消费支出”做因变量，各种消费支出做自变量，采用最小二乘法估计线性支出系统： 上述回归方程的统计检验均显著...通过如上的数据与分析，验证我国消费结构的变动规律： 从生存型消费、享受型消费和发展型消费的分类来看，生存型消费所占比重出现下降趋势，而享受型消费和发展型消费所占比重呈现上升趋势。...从物质消费和服务消费的分类来看，物质消费所占的比重趋势下降，而服务消费所占比重趋于上升。 从吃、穿、住、用、行的分类来看，吃在消费结构的所占比重逐步下降，而穿、住、用、行的消费占比逐步上升。

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dplyr-cli：在Linux Terminal上直接执行dplyr

对于这个问题，今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。 dplyr包的介绍 首先再和大家简单介绍一下 dplyr包（避免有些刚入门的朋友可能不熟悉）。...尽管R可以在批处理模式下使用，但r二进制文件完全支持'shebang'样式的脚本（即在脚本的第一行中使用hash-mark-exclamation-path表达式）以及在标准Unix管道。...目前的不足： 仅在 OSX和 YMMV的bash下测试过 每个命令的实质是在单独的R中运行 安装 虽然 dply-cli是可以直接在命令行中直接使用，但是其执行时候还是会依赖到R包。...接着我们就通过一系列的实战例子来了解一下如何使用这个好用的工具，这里会使用到 mtcars.csv这个文件，当你从Github下载 dplyr-cli时，会包含其作为一个测试文件： 例子一：简单的基本操作...值为8的行，最后使用 kable参数，在terminal输出类似表格的结果 cat mtcars.csv | \ .

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盘一盘 Python 系列 7 - PyEcharts (v1.0)

第 7 行获取出一个「字典」格式的数据。 第 8, 9 行用列表解析式 (list comprehension) 将日期和价格获取出来。...第 1-2 行获取日期和汇率。 第 4 行创建 K 线对象 Kline，设置好标题 "xxx Chart" 和位置 center。...第 5-6 行在 Kline 上添加属性 图例：'K-Line'， x 坐标轴数据：日期 y 坐标轴数据：一定要按 [开盘值, 收盘值, 最低值, 最高值] 的顺序，之前处理数据特意按这个顺序设定 DataFrame...2 股价 K 线图 + 折线图 数据 本小节使用 5 个股票数据，描述如下： 5 只股票：AAPL, JD, BABA, FB, GS 1 年时期：从 2018-02-26 到 2019-02-26 再加上同时期的标准普尔...代码如下： 第 1-5 行用 code 获取股票数据，并获取日期和价格。为了画 K 线，价格数组的列必须按 pyecharts 里 API 要求的顺序 - [开盘价, 收盘价, 最低价, 最高价]。

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数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

可以使用多种不同的方式对变异度进行度量。 极差（Range） 极差，又称全距，可以显示数据从分布中的最低值到最高值的分布。 例如，考虑以下数字：1、3、4、5、5、6、7、11。...极差的度量仅使用了 2 个数字因此受异常值影响很大，并且不会提供有关值分布的任何信息。所以它最好与其他方法结合使用。...小知识：每个分布都可以使用五个数字摘要进行组织： 最低值 Q1：第 25 个百分位 Q2：中位数 Q3：第 75 个百分位 最高值 (Q4) 方差（Variance） 方差表示数据集的分布范围，...标准差越大，数据集的可变性越大。 为什么使用 n - 1 作为样本标准差？ 当拥有总体数据时可以获得总体标准差的准确值。可以从每个总体成员收集数据，因此标准差反映了分布（总体）中的精确变异量。...对于在序数水平上测量的数据，极差和四分位距是唯一合适的变异性度量。 对于更复杂的区间和比率的数据，标准差和方差也适用。 对于正态分布，可以使用所有度量。

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flutter系列之:如何自定义动画路由

自定义跳转使用正常情况下，我们进行路由跳转需要用到Navigator和MaterialPageRoute，如下所示： Navigator.push(context, MaterialPageRoute(...AnimationController可以控制动画的duration,动画的最低值lowerBound默认是0.0，动画的最高值upperBound默认是1.0等等。...默认情况AnimationController中从最低值到最高值是线性变化的，如果你想设置不同的Bound值,那么可以尝试自定义 Animatable, 如果你想动画的变动是非线性的，那么可以尝试继承Animation...和end表示widget从屏幕的右下角移动到了屏幕的左上角。...Tween表示的是开始值和结束值之间的线性插值，是一个动态过程，另外我们还可以这个插值变动的曲线，这里使用了CurveTween，选中了Curves.easeOut这种曲线类型。

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盘一盘 Python - PyEcharts (v1.0)

第 7 行获取出一个「字典」格式的数据。 第 8, 9 行用列表解析式 (list comprehension) 将日期和价格获取出来。...第 1-2 行获取日期和汇率。 第 4 行创建 K 线对象 Kline，设置好标题 "xxx Chart" 和位置 center。...第 5-6 行在 Kline 上添加属性 图例：'K-Line'， x 坐标轴数据：日期 y 坐标轴数据：一定要按 [开盘值, 收盘值, 最低值, 最高值] 的顺序，之前处理数据特意按这个顺序设定 DataFrame...2 股价 K 线图 + 折线图 数据 本小节使用 5 个股票数据，描述如下： 5 只股票：AAPL, JD, BABA, FB, GS 1 年时期：从 2018-02-26 到 2019-02-26 再加上同时期的标准普尔...代码如下： 第 1-5 行用 code 获取股票数据，并获取日期和价格。为了画 K 线，价格数组的列必须按 pyecharts 里 API 要求的顺序 - [开盘价, 收盘价, 最低价, 最高价]。

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TPC宝藏计划IDO预售复利NFT模式系统开发讲解

追踪建仓比例追踪建仓的过程中，整体收益比达到了最低值后出现上调，当上调至【整体收益比最低值＋追踪建仓上调比例】时，追踪结束，执行建仓。注意：追踪建仓参数设置为0时，表示不启用该功能 。...追踪止盈回降比例整体追踪止盈的过程中，整体收益比达到了最高值后出现回降，当回降至【整体收益比最高值-整体回降比例】时，追踪结束，执行止盈。...CCG合约量化机器人又称“合约网格量化机器人”，在合约某个波段内，利用大数据建仓获取利润。...从2022年4月开始使用第一个机器人，本金100000USDT，5月开始使用第二个机器人，目前两个机器人本金各200000USDT。完全交给机器人做单还是偶尔手动操作？...个人设置好策略后，大部分情况下交给机器人自动挂机，偶尔手动修改做单方向和策略。使用的策略是？个人使用激进型策略，小区间，大金额，并配合止损来做短线趋势，对个人趋势判断的要求比较高。

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