SAS迭代DO loop 0 to 9结合ARRAY产生一个数组下标超出范围错误。 下面的SAS例子，DO循环用于迭代数组元素来定位目标元素。 SAS中数组主要用于迭代处理如变量。...SAS示例使用一个DO循环做为索引下标插入数组。 ? 返回Series中的前3个元素。 ? 该示例有2个操作。s2.mean()方法计算平均值，随后一个布尔测试小于计算出的平均值。 ?...由于为每个变量产生单独的输出，因此仅显示SAS输出的一部分。与上面的Python for循环示例一样，变量time是唯一有缺失值的变量。 ?...下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“后向”填充方法创建的数据框架df10进行对比。 ? ?...在删除缺失行之前，计算在事故DataFrame中丢失的记录部分，创建于上面的df。 ? DataFrame中的24个记录将被删除。
KeyError(key) from err KeyError: '年月' 这个错误是因为在你的循环中，你在每次迭代时都试图将'年月'列设置为索引。...然而，一旦你在第一次迭代中将'年月'列设置为索引，它就不再是数据框的一部分，所以在后续的迭代中，你不能再次将它设置为索引。 你可以通过将读取和预处理数据的步骤移出循环来解决这个问题。...，我创建了一个新的数据框df_subset，它包含了你想要在每次迭代中使用的数据的子集。...您希望在循环内部对每个子集进行训练并进行预测。...(f'预测销售数据_AdaBoost_{i}.xlsx', index=False) ``` 在上述代码中，我们将训练和预测的过程放入了一个`for`循环内，这个循环会遍历每个48至60月的子集，并对每个子集进行预测
上面的解释可能不太容易理解，我们结合图片来看一下： 通常，异常检测算法应该将每个时间点标记为异常/非异常，或者预测某个点的信号，并衡量这个点的真实值与预测值的差值是否足够大，从而将其视为异常。...对于异常值检测出来的结果，有多种处理方式，如果是时间序列中的值，那么我们可以认为这个时刻的操作属于异常的；如果是将异常值检测用于数据预处理阶段，处理方法有以下四种： 删除带有异常值的数据； 将异常值视为缺失值.../加权移动平均/指数加权移动平均 移动平均 moving average 给定一个时间序列和窗口长度N，moving average等于当前data point之前N个点（包括当前点）的平均值。...不停地移动这个窗口，就得到移动平均曲线。 累加移动平均 cumulative moving average 设{xi:i≥1}是观察到的数据序列。累积移动平均线是所有数据的未加权平均值。...如果若干天的值是x1,…,xi，那么： 加权移动平均 weighted moving average 加权移动平均值是先前w个数据的加权平均值 指数加权移动平均 exponential weighted
通常，异常检测算法应该将每个时间点标记为异常/非异常，或者预测某个点的信号，并衡量这个点的真实值与预测值的差值是否足够大，从而将其视为异常。...对于异常值检测出来的结果，有多种处理方式，如果是时间序列中的值，那么我们可以认为这个时刻的操作属于异常的；如果是将异常值检测用于数据预处理阶段，处理方法有以下四种： 删除带有异常值的数据； 将异常值视为缺失值.../加权移动平均/指数加权移动平均 移动平均 moving average 给定一个时间序列和窗口长度N，moving average等于当前data point之前N个点（包括当前点）的平均值。...不停地移动这个窗口，就得到移动平均曲线。 累加移动平均 cumulative moving average 设{xi:i≥1}是观察到的数据序列。累积移动平均线是所有数据的未加权平均值。...如果若干天的值是x1,…,xi，那么： ? 加权移动平均 weighted moving average 加权移动平均值是先前w个数据的加权平均值 ?
') df.head() df.shape 依照上面的代码，我们获得了 2012-2014 年两年每个小时的乘客数量。...我们经常会遇到一些数据集，虽然在一定时期内出现小幅变动，但每个时间段的平均值确实保持不变。这种情况下，我们可以预测出第二天的价格大致和过去天数的价格平均值一致。...如果我们这时用之前的简单平均法，就得使用所有先前数据的平均值，但在这里使用之前的所有数据是说不通的，因为用开始阶段的价格值会大幅影响接下来日期的预测值。因此，我们只取最近几个时期的价格平均值。...很明显这里的逻辑是只有最近的值最要紧。这种用某些窗口期计算平均值的预测方法就叫移动平均法。 计算移动平均值涉及到一个有时被称为“滑动窗口”的大小值p。...我们可以看到趋势和季节性的预测准确度都很高。我们选择了 seasonal_period = 7作为每周重复的数据。也可以调整其它其它参数，我在搭建这个模型的时候用的是默认参数。
第一步：计算移动平均值（即EMA）。...最后，把各点（即每个交易日）的DIF值和DEA值连接起来，就能得到在x轴上下移动的两条线，分别表示短期（即快速，EMA1，周期是12天）和长期（即慢速，EMA2，周期是26天）。...行中，通过select类型的SQL语句，来获取stock_600895表中的所有数据，如8.2节所述，这个数据表中的数据源自雅虎网站。...在第35行到第45行的while循环中，依次遍历了每个交易日的数据。有数据计算的误差，所以在这个范例程序中通过第36行的if语句排除了刚开始29天的数据，从第30天算起。...在第16行到第26行的while循环中通过遍历stockDf对象，计算卖点。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分。 在本教程中，我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图，这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。...我确信这个图表类型终有一天将会被提供，现在不是没关系，但我们会做到这一点！...因此，我们将创建自己的OHLC数据，这也将使能够显示来自Pandas的另一个数据转换： df_ohlc = df['Adj Close'].resample('10D').ohlc() 我们在这里所做的是创建一个基于...我们也可以用.mean（）或.sum（）做10天的平均值或10天的总和。请记住，这10天的平均值是10天的平均值，而不是移动平均值。...有时，您可能会在每个月的一个月初记录一次数据，每个月末记录的其他数据，以可能终每周记录一些数据。您可以将该数据框重新采样到月末，每个月，并有效地将所有数据归一化！
我们通过创建一个新的for循环来做到这一点，以获取每个折叠的训练和测试索引，然后像平常一样执行我们的回归和SHAP过程。...然后，我们只需要在循环外添加一个空列表，以跟踪每个样本的SHAP值，然后在循环结束时将这些值附加到列表中。...通过循环遍历我们数据集中的所有样本，并在我们的空字典中为它们创建一个键，然后在每个样本内部创建另一个键来表示交叉验证重复。...嵌套交叉验证是我们应对这个问题的解决方案。它涉及采用我们正常的交叉验证方案中的每个训练折叠（这里称为“外循环”），通过在每个折叠的训练数据上使用另一个交叉验证（称为“内循环”）来优化超参数。...这意味着我们在训练数据上优化超参数，然后仍然可以对优化后的模型在未见数据上的性能有一个较少偏见的想法。 这个概念可能有点难以理解，但对于那些希望了解更多细节的人，我在上面链接的文章中有解释。
) if file.startswith("Data_")]# 创建一个空的数据框，用于存储所有文件的数据combined_data = pd.DataFrame()# 循环处理每个文件for file_path...获取文件路径列表： 使用列表推导式获取匹配条件的文件路径列表。创建空数据框： 使用pandas创建一个空数据框，用于存储所有文件的数据。...根据您的数据，脚本将输出每个单元格数据的平均值。通过这个简单而强大的Python脚本，您可以轻松地处理多个表格文件，提取关键信息，并进行必要的数据计算。这为数据分析和处理提供了一个灵活而高效的工具。...具体而言，以CSV文件为例，关注的是每个文件中的Category_A列，并计算每个类别下相同单元格的平均值。Python代码实现： 提供了一个简单的Python脚本作为解决方案。...脚本使用了os、pandas和glob等库，通过循环处理每个文件，提取关键列数据，最终计算并打印出特定单元格数据的平均值。
其他有助于预测模型的转换： 移动平均线 差分化 df1 = datt['MSFT'] # 我们对数据集进行了对数转换 df1 = np.log(df1) # 替代方案：我们可以对时间序列进行差分，从而去除季节性和平均值的变化...# 创建一个差分序列 #dfdiff = diffe(df1,1) 预处理 在这里，我们对时间序列数据应用标准预处理。...scaer = ixSer(fatue_ange = (0,1)) scer.i_rrm(np.array(df1).rehape(-1,1)) LSTM 模型 我们在这里实现了一个堆叠的 LSTM...这个预测当然会有更大的误差，因为每个预测的日子都会带来很大的不确定性。然而，这个预测确实会告诉我们模型是否从过去的数据中学到了任何东西。...# 预测未来30天的情况 len(tesdata) # 1211 # 我认为在test_data中，最后一天是5月22日，例如 # 对于5月23日，我需要100个前一天的数据 x_input =
深度特征合成堆叠多个转换和聚合操作（在特征工具的词汇中称为特征基元），以通过分布在许多表中的数据创建特征。 Featuretools有两个主要概念： 第一个是entities，它可被视为单个表。...首先，需要创建一个存放所有数据表的空实体集对象： import featuretools as ft es = ft.EntitySet(id='clients') 现在需要添加实体：每个实体都必须有一个索引...boruta方法通过创建由目标特征的随机重排序值组成的合成特征来确定特征的重要性，然后在原始特征集的基础上训练一个简单的基于树的分类器，在这个分类器中，目标特征被合成特征所替代。...这些特征描述了时间序列的基本特征，如峰值数量、平均值或最大值，或更复杂的特征，如时间反转对称性统计量等。 ? 这组特征可以用来在时间序列上构建统计或机器学习模型，例如在回归或分类任务中使用。...因此，大部分提取出来的特征对当前的机器学习任务没有用处。为了避免提取不相关的特性，tsfresh包有一个内置的过滤过程。这个过滤过程评估每个特征对于手头的回归或分类任务的解释能力和重要性。
从本质上来看，RSI反映了某阶段内（比如6个交易日内）由价格上涨引发的波动占总波动的百分比率，百分比越大，说明这个时间段内股票越强势，反之如果百分比越小，则说明股票弱势程度强。...在第11行里，在df对象里创建了up列，该列的值暂时和diff值相同，有正有负，但马上就通过第12行的df['up'][df['up']<0] = 0代码，把up列中的负值设置成0，这样一来，up列里就只包含了...在第13行和第15行里，用同样的方法，在df对象中创建了down列，并在其中存入了“N日内收盘价的跌数”。...针对每个周期，先是在第18行，算出了这个周期内收盘价涨数和的均值，并把这个均值存入df对象中的'upAvg'+str(period)列中，比如当前周期是6，那么该涨数的均值是存入df[‘upAvg6‘]...18行到第32行的while循环里，我们计算了基于RSI的卖点，在第22行的语句里，我们制定了第一个规则：RSI6数值大于80，在第23行和第27行，我们在规则一的基础上制定了两个并行的规则，通过上述代码
import numpy as np 然后使用arange创建一个7×7的数组，值范围从1到48。另外，创建另一个包含无数据值的数组，该数组的形状和数据类型与初始数组相同。...在本例中，我使用-1作为无数据值。...尽管如此，我们将首先看一个使用循环的示例，因为这是一种简单的方法来概念化在移动窗口操作中发生的事情。在你通过循环示例掌握了概念之后，我们将继续使用更有效的向量化方法。...列偏移 循环中NumPy移动窗口的Python代码 我们可以用三行代码实现一个移动窗口。这个例子在滑动窗口内计算平均值。首先，循环遍历数组的内部行。其次，循环遍历数组的内部列。...每个图像都有相应的索引。你将注意到最后一张图像索引了所有内部元素，并且对应的图像索引了每个相邻元素的偏移量。 ? ? ?
作者 | 李洁 来源 | Python数据之道 用Python快速分析、可视化和预测股票价格 1 前言 某天，我的一个朋友告诉我说，实现经济自由的关键是股票投资。...接下来的分析过程，我们将使用收盘价格，即股票在一天交易结束时的最终价格。 3 探索股票的移动平均值和收益率 在这个分析中，我们使用两个关键的测量指标来分析股票：移动平均值和回报率。...3.1 移动平均值：确定趋势 滚动平均 / 移动平均（MA）通过不断更新平均价格来平滑价格数据，有助于降低价格表中的“噪音”。...最后 10 个移动平均值 这将计算股票收盘价最后 100 个滑窗（100天）的移动平均值，并取每个滑窗的移动平均值。正如你所看到的，移动平均线在滑窗上稳步上升，并不遵循股票价格曲线的锯齿线。...分析经济定性因素，如新闻（新闻来源和情感分析） 分析经济定量因素，如某个国家的HPI、公司起源之间的经济不平等 代码 在公众号『Python数据之道』后台回复 “code”，可以获取本文的代码文件 文章来源
在本文中，我们将一起学习: 如何合理设置Mito 如何debug安装错误 使用 Mito 提供的各种功能 该库如何为对数据集所做的所有操作生成 Python 等效代码 安装Mito Mito 是一个 Python...此外，系统上需要安装 Nodejs，一个 JavaScript 运行时环境。 另外，可以在单独的环境（虚拟环境）中安装这个包，可以避免一些依赖错误。接下来在终端中运行这些命令，完成安装即可。 1....创建环境 我正在使用 Conda 创建一个新环境。你还可以使用 Python 的“venv”来创建虚拟环境。 conda create -n mitoenv python=3.8 2....这就是 Mito 的魅力，你在 Mitosheet 中执行的每个操作都将转换为 Python 等效代码！接下来我们一起详细探讨一下 Mito 的所有功能。...所有下拉选项，如求和、平均值、中值、最小值、最大值、计数和标准偏差都可用。 选择所有必要的字段后，将获得一个单独的表，其中包含数据透视表的实现。
在我解释了这个算法的基础之后，我将使用Iris数据集展示使用scikit-learn的孤立森林应用。 孤立森林的工作原理 孤立森林与随机森林非常相似，它是基于给定数据集的决策树集成而建立的。...观察值的划分递归地重复，直到所有的观察值被孤立。 ? 上面我分别展示了四次分割后的过程示例。在本例中我只需要检查两个特征x和y以及四个观察结果。第一个条件是区分正常观测和异常观测的条件。...每个样本都有四个特征:萼片和花瓣的长度和宽度。这些特征将由孤立森林算法检测，以检查观测是否异常。 第二步是定义模型。...在创建直方图之前，我添加了一个表示异常状态的列: df['anomaly']=df['anomaly_label'].apply(lambda x: 'outlier' if x==-1 else...从这个散点图中，我们可以观察到作为离群点的红点具有数据集中特征的极值。 总结 我希望本指南能帮助您对异常检测和孤立森林的问题有一个概述。
，需要了解： 处理df（pandas），例如读取、加入、合并、过滤 操作日期和格式化日期 操作字符串，例如使用正则表达式、搜索字符串包含的内容 有效地使用循环 使用列表和字典 在 Python 中创建函数和类...Logistic 回归的另一个优点是，它非常容易实现并且训练效率很高。我通常从逻辑回归模型作为基准开始，然后尝试使用更复杂的算法。...批量梯度下降：批量梯度下降，也称为普通梯度下降，计算训练数据集中每个示例的误差，但只有在评估了所有训练示例之后，模型才会更新。这整个过程就像一个循环，称为一个训练轮次。...但是频繁更新比批量梯度下降方法的计算成本更高。每一个样本都计算梯度也会收到噪声的影响，导致不是向着梯度的方向移动导致训练时间的增加。...平均绝对误差损失 在一些回归问题中，目标变量的分布可能主要是高斯分布，但可能有异常值，例如平均值的大值或小值距离很远。
下图展示了一个回归树的树结构示例，其中每个节点都有其用于划分数据的阈值。 给定一组数据，输入值将通过相应的规格达到叶子节点。达到节点M的所有输入值可以用X的子集表示。...从数学上讲，让我们用一个函数表达此情况，如果给定的输入值达到节点M，则可以给出1个，否则为0。 找到分裂数据的阈值：通过在每个步骤中选择2个连续点并计算其平均值来迭代训练数据。...我们对这个问题的第一个预测是所有训练数据(y轴)的平均值(绿色水平线)。而两条红线是要创建的子节点的预测。...，我将使用pandas创建一个df，并创建一个用于寻找最佳阈值的方法。...(高于其阈值) 第一个右节点对低值(低于其阈值)的预测 这里我手动剪切了预测线的宽度，因为如果给定的x值达到了这些节点中的任何一个，则将以属于该节点的所有x值的平均值表示，这也意味着没有其他x值参与 在该节点的预测中
在本文中，我会介绍如何使用流行的 Python 库 TA-Lib 以及 zipline 回测框架来计算 TA 指标。我会创建 5 种策略，然后研究哪种策略在投资期限内表现最好。...empyrical 0.5.0 zipline 1.3.0 辅助函数 在构造策略之前，我要先定义几个辅助函数（此处我只介绍其中一个，因为它是最重要的一个）。...这个函数用来设置回测的起始时间，因为我希望所有策略开始实施的时间保持一致，设置为2016年的第一天。不过，有些基于技术指标的策略需要一定数量的历史数据，也就是所谓的 warm-up 阶段。...该策略的逻辑如下： 当较快的移动平均值穿越较慢的移动平均值时，我们买入股份 当较慢的移动平均值穿越较快的移动平均值时，我们卖出股份 一定要记住一点，在这种策略中，许多不同长度窗口的组合构成了速度不同的移动平均数...有时候，也可能会设定一个比较居中的值，比如在涉及到做空的策略中。我们也可以选择更极端的阈值，如20和80。不过，这要求具备专业知识，或者在回测时尝试。
我在SAS工作了5年多之后，决定走出舒适区。作为一名数据科学家，我在寻找其他好用的工具，幸运的是，没过多久，我发现了Python。 一直以来，我喜欢敲代码。...我们知道数据结构、迭代和条件结构构成任何语言的关键。 在Python中，这些包括列表，字符串，元组，字典，for循环，while循环，if-else等。我们来看看其中的一些。...Dictionary – 字典是一组无序的键：值对，要求键是唯一的（在一个字典内）。一对大括号创建一个空字典：{}。 ?...在Python中构建一个预测模型 现在，我们已经有对建模有用的数据，现在我们来看看python代码，在我们的数据集上创建一个预测模型。...结束教程 我希望本教程将帮助你在使用Python开展数据科学分析时能最大限度地提高效率。我相信，这不仅给你提供一个基本的数据分析方法的引导，而且还向你展示了如何实现一些更先进的编程技术。
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