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盘一盘 Python 系列特别篇 PyEcharts TreeMap

美滋滋的最后准备存成 csv 文件是要吐血,因为 Quantopian 里的数据很宝贵,它不允许外存因而把 to_csv 之类的函数当成黑名单了。 这难得住我么?...用 csv 中的数据,我手贱用 excel 里的 TreeMap 试了下,点击 Insert > Insert Hierarchy Chart > Treemap 结果图片很丑,而且灵活性差。...第 17-21 行生成外层字典 i_data,并逐一的添加在列表 data_for_treemap 上。...第 8 行创建一个的列表 children。 第 10-15 行生成内层字典 j_data,并逐一的添加在列表 children 上 (是外层字典 i_data 的值)。...第 2 行:如果 return 正,添加一个加号 ‘+‘;如果负,什么都不加因为本身自带减号 ‘-’。

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亲,你看到这张封面图,竟是用 PyEcharts 画的!信不信?

美滋滋的最后准备存成 csv 文件是要吐血,因为 Quantopian 里的数据很宝贵,它不允许外存因而把 to_csv 之类的函数当成黑名单了。 ? 这难得住我么?...用 csv 中的数据,我手贱用 excel 里的 TreeMap 试了下,点击 Insert > Insert Hierarchy Chart > Treemap ? 结果图片很丑,而且灵活性差。...第 17-21 行生成外层字典 i_data,并逐一的添加在列表 data_for_treemap 上。...第 8 行创建一个的列表 children。 第 10-15 行生成内层字典 j_data,并逐一的添加在列表 children 上 (是外层字典 i_data 的值)。...第 2 行:如果 return 正,添加一个加号 ‘+‘;如果负,什么都不加因为本身自带减号 ‘-’。

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Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析

具体而言,代码的功能如下: pd.read_csv('ADBL_data.csv'): 使用 pandas 库的 read_csv() 函数读取名为 "ADBL_data.csv" 的 CSV 文件,并将数据加载到一个名为...具体而言,代码的执行过程如下: 创建一个字典 dict_aic,用于保存每个不同 p 和 q 值组合对应的 AIC 值。 使用两个嵌套的循环遍历 1 到 14 的所有整数值。...在每次循环迭代中,尝试构建一个 GARCH 模型,其中 vol 参数设为 'Garch',p 参数设为当前的外层循环变量 p,q 参数设为当前的内层循环变量 q。...如果成功拟合模型,则计算该模型的 AIC 值,并将其保存到 dict_aic 字典中对应的键值对中,键 (p, q),值 AIC 值。...具体而言,代码的执行流程如下: 创建一个列表 forecasts,用于保存每个时间点的波动性预测结果。 进行一个循环,循环次数根据测试数据的行数来确定,每次循环表示一个时间点的波动性预测。

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Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析

具体而言,代码的功能如下: pd.read_csv('ADBL_data.csv'): 使用 pandas 库的 read_csv() 函数读取名为 "ADBL_data.csv" 的 CSV 文件,并将数据加载到一个名为...具体而言,代码的执行过程如下: 创建一个字典 dict_aic,用于保存每个不同 p 和 q 值组合对应的 AIC 值。 使用两个嵌套的循环遍历 1 到 14 的所有整数值。...在每次循环迭代中,尝试构建一个 GARCH 模型,其中 vol 参数设为 'Garch',p 参数设为当前的外层循环变量 p,q 参数设为当前的内层循环变量 q。...如果成功拟合模型,则计算该模型的 AIC 值,并将其保存到 dict_aic 字典中对应的键值对中,键 (p, q),值 AIC 值。...具体而言,代码的执行流程如下: 创建一个列表 forecasts,用于保存每个时间点的波动性预测结果。 进行一个循环,循环次数根据测试数据的行数来确定,每次循环表示一个时间点的波动性预测。

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Python数据分析实战之数据获取三大招

pandas不仅可以读取open()函数所读取的文本文件及其他各类文件,最重要的是pandas读取结果DataFrame数据框,后续的数据处理更为方便。.../test.csv', index_col=0) ---- 坑2:原本日期格式的列,保存到csv文件后仍日期格式。再次读取文件时将以字符串的格式读取到DataFrame。...、元祖、字典等 fromfile 使用numpy的fromfile方法可以读取简单的文本文件数据以及二进制数据 文件中读取的数据 使用 loadtxt 方法读取数据文件 数据通常是一维或者二维的 语法...converters : dict, optional 字典, 选填, 默认为, 用来将特定列的数据转换为字典中对应的函数的浮点型数据。...sep : str 字符串, 如果文件是文本文件, 那么该值数据间的分隔符。("")分隔符表示该文件应该作为二进制文件处理。分隔符中的空格(" ")匹配零个或多个空格字符。

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Python数据分析实战之数据获取三大招

pandas不仅可以读取open()函数所读取的文本文件及其他各类文件,最重要的是pandas读取结果DataFrame数据框,后续的数据处理更为方便。.../test.csv', index_col=0) ---- 坑2:原本日期格式的列,保存到csv文件后仍日期格式。再次读取文件时将以字符串的格式读取到DataFrame。...、元祖、字典等 fromfile 使用numpy的fromfile方法可以读取简单的文本文件数据以及二进制数据 文件中读取的数据 使用 loadtxt 方法读取数据文件 数据通常是一维或者二维的 语法...converters : dict, optional 字典, 选填, 默认为, 用来将特定列的数据转换为字典中对应的函数的浮点型数据。...sep : str 字符串, 如果文件是文本文件, 那么该值数据间的分隔符。("")分隔符表示该文件应该作为二进制文件处理。分隔符中的空格(" ")匹配零个或多个空格字符。

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使用Python Pandas处理亿级数据

作为结果进行填充,如下图所示: Pandas的非计算速度很快,9800万数据也只需要28.7秒。...尝试了按列名依次计算获取非列,和 DataFrame.dropna() 两种方式,时间分别为367.0秒和345.3秒,检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了,查了Pandas手册,原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的值,经过测试,在 DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的值NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,列只是多存了一个“,”,所以移除的9800万...秒,连接表26秒,生成透视表的速度更快,仅需5秒。...total_actions.plot(subplots=False, figsize=(18,6), kind='area') 除此之外,Pandas提供的DataFrame查询统计功能速度表现也非常优秀,7秒以内就可以查询生成所有类型交易的数据子表

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使用 Pandas 处理亿级数据

作为结果进行填充,如下图所示: ?...尝试了按列名依次计算获取非列,和 DataFrame.dropna()两种方式,时间分别为367.0秒和345.3秒,检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了,查了Pandas手册,原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的值,经过测试,在 DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的值NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,列只是多存了一个",",所以移除的9800万...秒,连接表26秒,生成透视表的速度更快,仅需5秒。...除此之外,Pandas提供的DataFrame查询统计功能速度表现也非常优秀,7秒以内就可以查询生成所有类型交易的数据子表: tranData = fullData[fullData['Type']

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最全攻略:数据分析师必备Python编程基础知识

布尔值 (Bool:True/False) Python布尔值一般通过逻辑判断产生,只有两个可能结果:True/False 整型、浮点型的“0”和复数0+0j也可以表示False,其余整型、浮点型、复数数值都被判断...某些情况下,编写者写入一个逻辑行的代码过长时,可以分拆多个物理行执行,例如: tuple(set(list([1,2,3,4,5,6,7,8]))) (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)...while循环可以通过条件制定循环次数,例如通过计数器来终止掉循环,如下所示,计数器count每循环一次自增1,count5时,while条件假,终止循环。...参数一览 Pandas除了可以直接读取csv、Excel、Json、html等文件生成DataFrame,也可以列表、元组、字典等数据结构创建DataFrame, 1.2 读取指定行和指定列 使用参数...4500, 4) 1.4 缺失值操作 使用na_values参数指定预先定义的缺失值,数据sample.csv中,“小青”的分数有取值99999的情况,这里令其读取缺失值,操作如下 csv = pd.read_csv

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数据分析与数据挖掘 - 07数据处理

它不仅仅包含各种数据处理的方法,也包含了多种数据源中读取数据的方法,比如Excel、CSV等,这些我们后边会讲到,让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。...(obj) # 字典的key就是Series对象中的索引值,字典中的value就是Series对象中的值 print(obj['a']) # 访问到索引值a的对象的值 2 DataFrame类型...如果你是非IT行业从业者的话,那么CSV格式的文件你可能并不常用,我们可以把它理解成为一个文本文件,其特殊性主要呈现在数据与数据之间的分割符号上,除了这个特点,另外一个就是其文件的后缀名称了,是以.csv...(type(data)) 以上结果需要你注意的是返回值的类型,全部都是DataFrame,也就是说后边我们使用到的DataFrame的方法都适合来处理这些文件中读取出来的数据。...这一列的值NaN,这就是代表着这个数据

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python数据科学系列:pandas入门详细教程

,而后者是将原标签列归数据,并重置默认数字标签 set_axis,设置标签列,一次只能设置一列信息,与rename功能相近,接收参数一个序列更改全部标签列信息(rename中是接收字典,允许只更改部分信息...pandas支持大部分的主流文件格式进行数据读写,常用格式及接口: 文本文件,主要包括csv和txt两种等,相应接口read_csv()和to_csv(),分别用于读写数据 Excel文件,包括xls...切片形式访问时按行进行查询,又区分数字切片和标签切片两种情况:当输入数字索引切片时,类似于普通列表切片;当输入标签切片时,执行范围查询(即无需切片首末值存在于标签列中),包含两端标签结果,无匹配行时返回...各元素值是否的bool结果。...以SQL中经典的学生成绩表例,给定原始学生—课程—成绩表,需重整学生vs课程的成绩表,则可应用pivot实现: ?

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数据分析从零开始实战 | 基础篇(四)

默认为尝试用于lxml解析的默认值, 如果失败,则使用bs4和 html5lib。...-符号,仔细一想,其实这个是可以通用的,比如处理某行数据里的,处理某个列表里的数据等,复用性很强。...我的理解 简单点说,就是替换NA(值)的值。如果是直接给值,表示全部替换; 如果是字典: {列名:替换值} 表示替换掉该列包含的所有空值。...爬取结果: ?...位列第二的是中国,占了43人,也是特别多的,而且对于中国,发展到现在是非常非常不容易的,1949年成立,到今年2019年,建国70年,中华之崛起而读书”到“实现中国梦、建设富强民主文明和谐美丽的社会主义现代化强国而奋斗

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python中使用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和交叉验证

df.to_csv(f) return df 此函数首先尝试在本地读取数据。...或者,结果中的样本少于20个。 决策树的伪代码 最后,我们考虑生成代表学习的决策树的伪代码。 目标名称可以传递给函数,并包含在输出中。 使用spacer_base 参数,使输出更容易阅读。...该功能需要 特征X, 目标y, (决策树)分类器clf, 尝试参数字典的param_grid 交叉验证cv的倍数,默认为5。...这意味着平均准确性(使用经过训练的模型进行正确分类的百分比)96%。该精度非常高,但是让我们看看是否可以找到更好的参数。 网格搜索的应用 首先,我将尝试网格搜索。...字典para_grid提供了要测试的不同参数设置。

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