我在Pandas中创建了以下数据帧'user_char‘:
## Create a new workbook User Char with empty datetime columns to import data from the ledger
user_char = all_users[['createdAt', 'uuid','gasType','role']]
## filter on consumers in the user_char table
user_char = user_char[user_char
我在pandas数据框中有一组计算的OHLCVA每日证券数据,如下所示:
>>> type(data_dy)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
>>> data_dy
Open High Low Close Volume Adj Close
Date
2012-12-28 140.64 141.42 139.8
我的名字是Nick,我是编程新手。我最近完成了Codeacademy的使用Python分析金融数据的课程。我已经开始做我自己的一些项目,但我遇到了一个障碍。 我正在使用pandas-datareader从美联储API (FRED)导入股指每日收盘价数据: import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
start = datetime(2020, 1, 1)
sp
我创建了一个DatetimeIndex,并希望使用该索引对数据进行重新采样。当我这样做的时候,我得到了一个异常:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas-0.8.1-py2.7-linux-i686.egg/pandas/core/generic.py", line 188, in resample
limit=limit, b
我有一个CSV文件,其中包含不同期限的不同政府债券收益率的每日数据。标题的格式为按国家/地区,然后是债券的到期日,例如UK 10Y。我想要做的就是导入一个政府债券在一个日期内所有期限的所有收益率,例如,导入特定日期的所有英国政府债券收益率。第一个日期是2021年7月1日。 我知道我可以使用Pandas,但我看到的所有代码都需要在导入时使用usecols函数。我只想创建一个函数,只导入我想要的数据,而不使用usecols。 Snapshot of data, UK data is further right, but format is the same
pandas支持多种频率的重采样。要在DolphinDB中实现类似pandas的重采样,我可以使用group-by子句,其中group-by列是对时间列的函数调用。例如,要使用月份频率进行重采样,我可以编写如下SQL:
select count(*) from t group by month(myDate)
当涉及到周频率时,事情就有点不同了,因为DolphinDB没有像week这样的函数。此外,我希望在一周中的特定日期重新采样,例如,星期二。
我正在处理每小时的时间序列(日期,时间(hr),P),并试图计算每个小时的每日总‘金额’的比例。我知道我可以使用Pandas‘resample('D',how=' sum ')来计算P (DailyP)的每日总和,但在相同的步骤中,我想使用每日P来计算每个小时的每日P的比例(因此,P/DailyP),从而得到每小时的时间序列(即,与原始频率相同的频率)。我不确定这是否可以被称为熊猫术语中的“重采样”。这可能从我的术语使用中很明显,但我在Python或编程方面是一个绝对的新手。如果有人能提出一个这样做的方法,我将非常感激。谢谢!
我目前在google工作表中有一个项目跟踪器,它记录项目名称、状态字符列和三个进度列,如下所示:
📷
我想记录与项目相关的每个进度的每日日志,以便有一个表自动记录下列标题:日期、项目1进度1、项目1进度2、项目1进度3、项目2进度1、项目2进度2等等。
我已经能够使用以下脚本将一列每日数据复制到另一列,但不知道如何将其转到另一列:
function recordHistory() {var ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();
var sheet = ss.getSheetByName("Sheet1");
var
我试图使用Matlab中的'bootstrap‘重新采样(替换)我的数据库,如下所示:
D = load('Data.txt');
lead = D(:,1);
depth = D(:,2);
X = D(:,3);
Y = D(:,4);
%Bootstraping to resample 100 times
[resampling100,bootsam] = bootstrp(100,'corr',lead,depth);
%plottig the bootstraping result as histogram
hist(resampling1
我有一些随机的每小时时间序列数据(让我们编造一些),我如何为每日最大值重新采样,以及为记录的每日最大值所在的小时创建单独的df列?
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.random import randint
import os
np.random.seed(10) # added for reproductibility
我有一个csv文件,其中包含一个时间序列,其结构为:col1: date col2: value。csv文件的日期是从1月1日到4月30日。然后我有了第二个csv文件,不同之处在于日期是2月1日到5月31日。第二列中从2月1日到4月30日的值在第一个和第二个文件中相同。第三个csv文件(3月1日到6月30日)、第四个文件也存在同样的问题:相同的覆盖结构。我希望读取这些csv文件,但仅保留从1月1日到12月31日的唯一日期,并且值不重复。有没有一种快速处理Pandas数据帧的方法?