所以我的df看起来像这样: Model Price
1 Series £42000
1 Series £45000
2 Series £32000
2 Series £25000 我想得到每个模型的平均价格,并将其映射为条形图。我尝试过df.groupby(' model ','MSRP').mean();然而,它没有显示每个型号的平均价格,它只是将其分组,如下所示: Model Price
1 Series £42000
我想用gnuplot重现这个图:
我的数据格式如下:
数据
1:时间
2:价格
3:音量
我试过这个:
plot file using 1:2 with lines, '' using 1:3 axes x1y2 with impulses
它给出了一个正常的时间序列图,其中y1是价格,y2是成交量。
接下来,我尝试了:
plot file using 2:1 with lines, '' using 2:3 axes x1y2 with impulses
它给出了以y1为时间,y2为量的价格序列。然而,我需要价格保持在y1,而销量保持在x2。
可能
我有一个普通的DimProduct,它有一个雪花状的DimPriceList,在那里我为每个ProductKey存储了不同的产品价格。
在MDX中,根据某些产品属性,我希望显示产品的不同价格。MDX应该看起来像这样。
CASE
WHEN [Dim Product].[Value Group].CurrentMember.MEMBERVALUE = '02' THEN
CASE
WHEN [Dim Product].[Stock Account Nr].CurrentMember.MEMBERVALUE = 101 THEN
([Dim Pri
我对聚光灯很陌生,我有一个基本问题。
我有一个这样的表(两列,在价格栏中,值用逗号分隔,每个超市我没有相同的价格):
supermarket price
A 10,20,5,40,50
B 2,40,15
C 30,70,3,80,32,54,89,110
D 16,89,3,23,37,19
我想创建一个分散图,在x轴上有不同的超市,在y轴上有不同的价格。我不知道如何分割这些值(并将它们转换为数字值),只是在图中(所以使用‘编辑表达式’功能)。我看了一下聚光灯下的文档,但是我只发现这个信息()对我的任务
我试图画出类似布朗运动的线,关于股票价格的变化(股票路径)。 # Parameter Setting
S0<-1
r<-0.555
M<-1000 # the number of time steps
sigma<-0.5
T<-1 # Time to Expiration
X<-1
N<-1000 # The number of simulations
dt<-T/M; # Calculate the time interval
S<-matrix(0L, nrow = M+1, ncol =N)
ds<-matrix(0
我无法解决Esper问题。我必须计算24小时的最大值和最小值,然后我必须检查滴答价格是否超过这个值(这必须在多个证券上进行)。这是我正在使用的代码。但我下注的是很多的表现成功,并得到一个事件不止一次被解雇。
create context
GroupSecurity
partition by
security
from
Tick;
context
GroupSecurity
select
currentData.last, max(groupedData.last)
from
Tick as currentData unidirectional, Tick.win:time_batch(2