本文介绍基于Python语言，读取一个不同的行表示不同的日期的.csv格式文件，将其中缺失的日期数值加以填补；并用0值对这些缺失日期对应的数据加以填充的方法。 首先，我们明确一下本文的需求。...接下来，我们使用pd.to_datetime方法将df中的时间列转换为日期时间格式，并使用set_index方法将时间列设置为DataFrame的索引。 ...随后，计算需要填补的日期范围——我们将字符串'2021001'转换为日期时间格式并作为结束日期，将字符串'2021365'转换为日期时间格式并作为结束日期，使用pd.date_range方法生成完整的日期范围...，频率为每天。 ...接下来，使用reindex方法对DataFrame进行重新索引，以包含完整的日期范围，并使用0填充缺失值。
传统的机器学习模型如线性回归、随机森林或梯度提升机等，旨在产生单一的平均估计值，而无法直接给出可能结果的数值范围。如何从点估计扩展到预测区间，正是现代时间序列建模技术所关注的重点。...它利用历史数据，根据新的预测样本点在已知误差分布中的位置，为这个新预测给出一个范围估计，使其以期望的置信度(如95%)落入此范围内。...值得注意的是，CP是一种与具体模型无关的元算法，可以应用于任何机器学习模型，从而将点估计扩展到概率预测区间。 概率预测的优势在于，它不仅给出预测的平均水平，还能提供相应的不确定性量化信息。...共形回归的优势在于，它是一种与具体模型无关的元算法，可以应用于任何机器学习回归模型的结果之上，从点估计扩展到概率预测区间。...共形预测 我们计划创建一个future数据集，该数据集将在df数据的最后日期之后延续 50 个周期。
基金数据可以从一些金融相关的网站获取到，比如天天基金网、新浪基金网等，可以自己写爬虫程序获取网站数据，也可以使用现成的工具包获取数据，比如：一行代码获取股票、基金数据，并绘制K线图里用到的akshare...这里我们同时介绍下两种方法： 2.2.1 回顾下akshare获取基金数据 目前akshare不支持获取指定日期范围内的基金净值数据，但是可以一次获取到基金历史净值数据，调用函数fund_em_open_fund_info...(fund_data) # 将每页的数据合并到一起 fund_df = pd.concat(fund_df_list) return fund_df 上面两种方法都可以获取到基金净值数据...定时任务：每天早上3点获取所有关注的基金历史数据，存储到本地 # 定时任务：每天早上3点获取所有关注的基金历史数据，存储到本地 def get_all(): try: # 从文件读取...result_df 2.3 返回数据呈现方式 目前先简单点，设置规则如下： 1）如果数据量小于等于30条，就返回原始数据图 原始数据图就是直接将获取到的数据转成图片的方式发送给用户，这里我们使用dataframe-image
下图是Excel的中各个部分的组成关系，我们工作中每天会处理很多Excel文件，一个Excel文件其实就是一个工作簿。...[df['创建日期'] == date]['order_id'].count() pay_cnt = df[df['付款日期'] == date]['order_id'].count() ...receive_cnt = df[df['收货日期'] == date]['order_id'].count() return_cnt = df[df['退款日期'] == date]['order_id...A1'] = '指标' #插入一行作为标题行 ws.insert_rows(1) ws['A1'] = '电商业务方向 2021/4/11 日报' #将标题行的单元格进行合并 ws.merge_cells...): ws.append(r) 接下来就该插入各省份情况表df_province，因为append默认是从第一行开始插入的，而我们前面几行已经有df_view表的数据了，所以就不能用appen的方式进行插入
住院期间将长期服用药物，医院系统在检测到医嘱优先级别为长期医嘱时，会根据医嘱单上医嘱开始日期及时间，每天按时自动创建当日医嘱单，在没有停止或更改的情况下，其医嘱内容与上一天医嘱内容一致。...患者根据每天的医嘱单上的内容按时按量服用药物，直至医生停止患者用药。 由于是重复内容，系统为节约存储空间，并未记录每天自动创建的重复医嘱单。但在做数据分析时，需要进行临床场景重现。...现要求从医嘱开始日期到停止日期，按照日期自增逻辑扩充数据，其中自增的日期的医嘱开始时间为当日的01:00:00。结果如下图： ?...01:00:00').time() datetime.time(1, 0) # 将原来的时间更换为新的时间 >>> item_df2['医嘱开始时间'] = parse('01:00:00').time...，其不同之处为保留医嘱开始日期，将第二个开始日期替换为停止日期，以便后面转换为pd.date_range()日期范围。
下图是Excel的中各个部分的组成关系，我们工作中每天会处理很多Excel文件，一个Excel文件其实就是一个工作簿。...[df['创建日期'] == date]['order_id'].count() pay_cnt = df[df['付款日期'] == date]['order_id'].count()...receive_cnt = df[df['收货日期'] == date]['order_id'].count() return_cnt = df[df['退款日期'] == date]['order_id...= '指标' #插入一行作为标题行 ws.insert_rows(1) ws['A1'] = '电商业务方向 2021/4/11 日报' #将标题行的单元格进行合并 ws.merge_cells(...): ws.append(r) 接下来就该插入各省份情况表df_province，因为append默认是从第一行开始插入的，而我们前面几行已经有df_view表的数据了，所以就不能用appen
下图是Excel的中各个部分的组成关系，我们工作中每天会处理很多Excel文件，一个Excel文件其实就是一个工作簿。...[df['创建日期'] == date]['order_id'].count() pay_cnt = df[df['付款日期'] == date]['order_id'].count()...receive_cnt = df[df['收货日期'] == date]['order_id'].count() return_cnt = df[df['退款日期'] == date]['order_id...A1'] = '指标' #插入一行作为标题行 ws.insert_rows(1) ws['A1'] = '电商业务方向 2021/4/11 日报' #将标题行的单元格进行合并 ws.merge_cells...): ws.append(r) 接下来就该插入各省份情况表df_province，因为append默认是从第一行开始插入的，而我们前面几行已经有df_view表的数据了，所以就不能用appen
对于dataframe，每个假期一行有两列（holiday节假日和ds日期戳）。它必须包括所有出现的假期，包括过去（历史数据），以及将来（待预测的时间）。...dataframe还可以包括lower_window和upper_window两列，它们将假日扩展到该日期的前后[Lower_Window，Upper_Window]天。...在Python中，大多数假期都是确定性计算的，因此可用于任何日期范围; 如果日期超出该国家支持的范围，将会发出警告。...如果需要更宽的日期范围，可以使用此脚本将该文件替换为不同的日期范围：https://github.com/facebook/prophet/blob/master/python/scripts/generate_holidays_file.py...off_season'] = ~df['ds'].apply(is_nfl_season) 然后我们禁用内置的每周季节性，并将其替换为将这些列指定为条件的两个每周季节性。
假设我们现在有如图 1 所示的数据集。 （图1） 现在需要根据这份数据集来制作每天的日报情况，主要包含以下 3 个方面。 当日各项指标的同/环比情况。 当日各省份创建订单量情况。...= df[df['付款日期'] == date]['order_id'].count() receive_cnt = df[df['收货日期'] == date]['order_id'].count...'A1'] = '指标' #插入一行作为标题行 ws.insert_rows(1) ws['A1'] = '电商业务方向 2021/4/11 日报' #将标题行的单元格进行合并 ws.merge_cells...上面的代码只是把 df_province 表的列名插入进来，接下来插入具体的值，方式与插入列名的方式一致，只不过需要在列名的下一行开始插入，具体代码如下。...，因为不同表的结构不一样，所以我们没法直接批量对所有单元格进行格式设置，只能按范围分别进行设置，而不同范围的格式可能是一样的，所以我们先预设一些格式变量，这样后面用到的时候直接调取这些变量即可，减少代码冗余
： 将第一列日期作为 DataFrame 的即行标签 (设置 index_col=0) 并用列表解析式（list comprehension）将日期字符串转成 datetime 对象 用 df.iloc...[::-1] 将日期逆排，第一行对应着是最旧的日期 打印 DataFrame 的首尾三行看看。...df1 = df.iloc[-1000:,:] df1.head(3).append(df1.tail(3)) 选取了起始日后（本例是 2016 年 3 月 7 日，读者可以随意选定），为了公平比较，我们计算出每天相对起始日的收益...（df1/df1.iloc[0,:]），而起始日的收益为 0，换句话就是说从起始日开始投资指数，得到的每天累积收益。...获取 df_temp 的日期起名为 idx。
第二，在之前的案例中，x轴的刻度是每个交易日的日期，但如果显示的时间范围过长，那么时间刻度就会太密集，影响美观效果，所以这里将只显示主刻度。改进后的代码如下所示。 1 #!...dataframe）最后一行的数据。...第四，由于无需在x轴上设置每天的日期，所以这里无需再调用plt.xticks方法，但是得调用如第31行所示的代码，设置x轴刻度的旋转角度，否则x轴展示的时间依然有可能会重叠。...这段代码的运行效果如下图所示，从中大家能看到改进后的效果，而且，由于本次展示的股票时间段变长了（是3个月），所以相比drawKAndMA.py案例，均线的效果更为明显，尤其是三日均线，更是几乎贯穿于整个交易日范围...在第11行到第22行的while循环里，我们依次遍历了每天的交易数据，并在第14行，第16行和第18行里，通过三个if语句，设置了3个规则。
我本将心向明月，奈何明月照沟渠。 大家好，我是Python进阶者。 一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【蒋卫涛】的粉丝问了一个Python自动化办公的题目，这里拿出来给大家分享。...) # print(df) # 方法一：分别取日期与小时，按照日期和小时删除重复项 df['day'] = df['SampleTime'].dt.day # 提取日期列 df['hour'] =...() == False] print(df) # 把筛选结果保存为excel文件 df.to_excel('数据筛选结果2.xlsx') 方法五：对日期时间进行重新格式，并按照新的日期时间删除 import...new_workbook = Workbook() new_sheet = new_workbook.active # 创建和原数据 一样的表头（第一行） header = sheet[1] header_lst...这个方法就是遍历date，然后遍历一次之后，将hour置空，如此反复，这样就可以每次取到每天唯一的某一个小时的一个时间。 三、总结 大家好，我是Python进阶者。
:param start_date: 开始获取数据的日期 :param end_date: 结束获取数据的日期 :return: 返回从开始到结束日期每天的指数数据 "...:param stock_data: 需要筛选出极大值点的指数数据 :param start_date: 筛选范围的开始日期 :param end_date: 筛选范围的结束日期...:param start_date: 开始定投的日期 :param end_date: 结束定投的日期 :return: 返回从开始定投到结束每天的资金数据 """...:param start_date: 开始定投的日期 :param end_date: 结束定投的日期 :return: 返回从开始定投到结束每天的资金数据 """...周定投pk月定投 将周定投和月定投的收益率绘制成曲线： ?
最近在处理数据的时候遇到一个需求，核心就是求取最大连续行为天数。 这里从数据库中导出的监测设备数据离线预警日志，需求是找出各监测对象设备掉线最长持续多久并确定其离线时长。...程序每天定时检测一次数据在线情况，很明显只有数据掉线才会向数据库中插入日志，时间并不连续，因此，本文分享一种思路来统计时间序列连续时间段和天数。...案例数据较简单，大家可以自行虚拟构造演示数据集，定义的字段相同即可。...整体思路如下： 构造日期天数辅助列（定义日期转天数函数） 然后用辅助列生成列表作为输入，构造时间序列处理函数生成可分段时间范围和天数 如果掉线天数与最大掉线天数相同，则这几天是最长连续离线日期范围（当然还可以求最近多少天内掉线情况...")["BUILD_NAME"].to_dict() #ID-名称映射字典 Build_list=df1.BUILD_ID.unique().tolist() # 构建空表，存储处理的对象 df_empty
列，计算每天不同 行政区 新增的岗位数量 df.groupby([df.createTime.apply(lambda x:x.day)])['district'].value_counts().rename_axis...各列的数据类型 df1.info() 12 - 时间类型转换 将 df1 和 df2 的 日期 列转换为 pandas 支持的时间格式 df1['日期'] = pd.to_datetime(df1['...=(16, 6)) plt.show() 23 - 日期移动｜值 将 df1 的索引设置为日期，将 df1 数据向后移动一天 df1.set_index(['日期']).shift(1) 25 - 日期重采样...进行重采样，保留每月最后一个数据 df1.set_index('日期').resample('M').last() 27 - 日期重采样｜分钟 -> 日 按日对 df2 进行重采样，保留每天最后一个数据...df2.set_index('时间').resample('D').last() 28 - 日期重采样｜低频 -> 高频 将 df2 的 5分钟 数据改为 3分钟，缺失数据向前填充 df_3min =
在Pandas中，有几种基于日期对数据进行分组的方法。...(df['date']) df.sample(5)一些最常用的时间序列数据分组方法是:1. resamplepandas中的resample 方法用于对时间序列数据进行重采样，可以将数据的频率更改为不同的间隔...例如将每日数据重新采样为每月数据。Pandas中的resample方法可用于基于时间间隔对数据进行分组。...然后使用重采样方法按月分组数据，并计算每个月的“sales”列的平均值。结果是一个新的DF，每个月有一行，还包含该月“sales”列的平均值。2. ...具体freq的取值如下： 'D': 每天 'B': 每个工作日（排除周末） 'W': 每周 'M': 每月最后一天 'MS': 每月第一天
先看一个实际案例： 现在我们有两份数据，一份记录着每天不同玩家购买某道具的时候实际支付的购买金额，另外一份记录着该道具调整售价的日期及对应售价。...需求如下：将这两张表合并，形成一张总表记录每天玩家购买某道具实际支付的购买金额以及此时该商店的售价，以此我们可以进一步算折扣以及不同折扣下的销量等等。 ?...看效果： # 按照日期进行排序 >>> pd.merge(df['实际购买价格'],df['售价'],how='outer').sort_values(by='日期') UID...那我们还是先看这个方法的骚操作吧： >>> pd.merge_asof(df['实际购买价格'],df['售价']) UID 日期 购买金额 售卖价格 0 102101...一行代码就搞定了！！？ 当然，因为这个操作的前提是必须按照key值排序过的数据哈，如果输入数据没有排序过就先进行一次排序操作即可。
我们将使用SQL处理每天要预测的数据： `select `` date, value from modeanalytics.daily_orders order by date` 我们可以将SQL...# dim(df) Prophet输入DataFrame中有两列：分别包含日期和数值。...str(df) 在此示例中，您将需要进行一些手动的日期格式转换： df <- mutate ( df, date = ymd_hms(date) # ) 现在您已经准备好要与Prophet一起使用的数据...预测 使用Prophet通过Box-Cox转换的数据集拟合模型后，现在就可以开始对未来日期进行预测。 现在，我们可以使用该predict()函数对未来数据帧中的每一行进行预测。...forecast <- predict(m, future) 此时，Prophet将创建一个预测变量的新数据框，其中包含名为的列下的未来日期的预测值yhat。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
