返回值result包含与前一个示例相同的DataFrame。您可以对这个DataFrame应用您喜欢的逻辑，而不是在算法中定义一个analyze()函数。...数据包使我们能够预加载运行回测所需的所有数据，并将数据存储起来以备将来使用。 发现可用的数据包 Zipline 自带一个默认数据包，并允许注册新的数据包。...ingest函数负责将数据加载到内存中，并将其传递给一组由 Zipline 提供的写入器对象，以将数据转换为 Zipline 的内部格式。...旧数据 当使用ingest命令时，它会将新数据写入到以当前日期命名的$ZIPLINE_ROOT/data/的子目录中。这使得查看旧数据或甚至使用旧副本运行回测成为可能。...要添加新的数据包，必须实现一个 ingest 函数。 ingest 函数负责将数据加载到内存中，并将其传递给 Zipline 提供的一组写入器对象，以将数据转换为 Zipline 的内部格式。
框架的每个部分都被分割成可重用的组件，允许你利用社区构建的通用组件，同时保持私有私密性。其目的是使用深度强化学习来简化测试和部署稳健的交易代理过程，使我们能够专注于创建有利可图的策略。...安装 TensorTrade需要Python 3.5或更高版本，所以请确保在安装该框架之前使用的是有效版本。...该交易所使用一个简单的滑动模型来模拟交易中的价格和交易量的滑动，尽管和TensorTrade中的东西几乎一样，这个滑动模型可以很容易地替换为更复杂的东西。 ?...Feature Pipelines Feature Pipelines用于将环境中的观察结果转换为有意义的特征，供agent学习。...创建一个环境 第一步是使用上面列出的组件创建一个TradingEnvironment。 很简单，现在环境是一个gym的环境，可以被任何兼容的交易策略或学习代理使用。 ?
首先你要明确你的系统版本，win32系统还是Linux，X86还是X64； 如果你的系统是x86平台，在安装了anaconda 的基础上，可以直接使用pip安装，命令如下： pip install talib...如果你的系统是x64平台，直接使用上述命令安装会报错 原因在于python pip源中TA-Lib是32位的，不能安装在X64平台上，从TA-Lib的官网http://ta-lib.org下载的安装包其实也是...32位的，如果你的系统平台是64位的，也无法正确安装。...下载推荐使用加州大学的python扩展库，地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 从上面下载的这个：TA_Lib-0.4.17-cp27-cp27m-win_amd64...，所以下载TA_Lib-0.4.17-cp27-cp27m-win_amd64.whl这个64位版本，如果你使用的python3.5或python3.7，请下载对应版本，否则安装不会成功。
） 使OpenInterest失效（在当天结束时可用） 移除close价格并用OHL的平均值替换它 将柱子添加到内部栈以供下一个过滤器或策略立即处理（回放过滤器将接管） 分解柱子第二部分的解剖...一些原因： 指标X在库中而不在backtrader中（作者将很乐意接受请求） TA-LIB的行为是众所周知的，人们信任老牌东西 为了满足每个口味，TA-LIB集成是提供的。...要求 TA-Lib 的 Python 包装器 它需要的任何依赖项（例如numpy） 安装详情在GitHub存储库中 使用ta-lib 就像使用backtrader中已经内置的任何指标一样容易...人们总是可以传递open而不是low（或任何其他数据系列）进行实验。 ta-lib指标文档会自动解析并添加到backtrader文档中。您还可以查看ta-lib源代码/文档。...分析了ta-lib源代码之后： ta-lib中的实现对KAMA的第 1 个值做出了非行业标准的选择。 选择可以从源代码中看到（引用源代码）：这里使用昨天的价格作为前一天的 KAMA。
例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...在这种情况下，设置参数： df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame，可以转换为数字类型的列将被转换，而不能(例如，它们包含非数字字符串或日期...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...astype强制转换 如果试图强制将两列转换为整数类型，可以使用df.astype(int)。 示例如下： ? ?
C', 3]] # 使用pandas的DataFrame()函数将列表转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns=['Letter', 'Number']...Nick', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]} # 使用pandas的DataFrame()函数将字典转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data)...此外，还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...可以使用sort_values()方法对DataFrame或Series进行排序，根据指定的列或行进行升序或降序排列。...七、apply() 函数使用方法 如果需要将函数应⽤到DataFrame中的每个数据元素，可以使⽤ apply() 函数以便将函数应⽤于给定dataframe中的每⼀⾏。
数据框转换 继续学习如何将宽表格式数据框转换为darts数据结构。...比如一周内商店的概率预测值，无法存储在二维Pandas数据框中，可以将数据输出到Numpy数组中。...要将其转换为Python数据框架，首先需使Gluonts字典数据可迭代。然后，枚举数据集中的键，并使用for循环进行输出。...当所有时间序列中存在一致的基本模式或关系时，它就会被广泛使用。沃尔玛案例中的时间序列数据是全局模型的理想案例。相反，如果对多个时间序列中的每个序列都拟合一个单独的模型，则该模型被称为局部模型。...它能自动选择最佳ARIMA模型，功能强大且易于使用，接受一维数组或pandas Series作为数据输入。
小技巧2：使用 replace 和正则清洗数据 Pandas 的强项在于数据分析，自然就少不了数据清洗。 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...，将要替换的字符放到列表中 [$,RMB]，替换为空字符，即 ""； 最后使用 astype 转为 float 打印结果： customer sales 0 A 1100.00 1 B 950.50 2...，对应的原 DataFrame 是宽 DF....day_of_year int_number date 0201935020193502019-12-16 1201936520193652019-12-31 22020120200012020-01-01 小技巧5：如何将分类中出现次数较少的值归为...这也是我们在数据清洗、特征构造中面临的一个任务。
在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。...将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。...使用 Pandas 从 JSON 字符串创建 DataFrame除了从JSON文件中读取数据，我们还可以使用Pandas的DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。.../data')data = response.json()在上述代码中，我们使用requests库向API发送请求，并使用.json()方法将返回的响应转换为JSON数据。...结论在本文中，我们讨论了如何将JSON转换为Pandas DataFrame。
如果使用DataFrame，你在也就是说，当你在 DataFrame 中调用了 API 之外的函数时，编译器就可以发现这个错。...下面的情况可以考虑使用DataFrame或Dataset， 如果你需要丰富的语义、高级抽象和特定领域专用的 API，那就使用 DataFrame 或 Dataset； 如果你的处理需要对半结构化数据进行高级处理...，如 filter、map、aggregation、 average、sum、SQL 查询、列式访问或使用 lambda 函数，那就使用 DataFrame 或 Dataset； 如果你想在编译时就有高度的类型安全...DataFrame 或 Dataset； 如果你是R或者Python使用者，就用DataFrame； 除此之外，在需要更细致的控制时就退回去使用RDD； 3.2.5 RDD、DataFrame、DataSet...DataFrame转RDD、Dataset DataFrame转RDD：直接转 val rdd = testDF.rdd DataFrame转Dataset：需要提前定义case class，然后使用as
此方法仅适用于“货币感知”的术语，例如开盘或收盘，但不适用于不关心货币的术语，如成交量。 目前，没有方法将国际数据加载到捆绑包中。我们正在寻找方法，使获取国际数据到 Zipline 变得容易。...修复order()中的浮点错误。当订单金额接近整数时，可能会意外地被舍入或向上取整（取决于正负）到错误的整数。例如，内部存储为-27.99999 的金额被转换为-27 而不是-28。...此方法仅适用于“货币感知”的术语，例如开盘或收盘，但不适用于不关心货币的术语，如成交量。 目前，没有办法将国际数据加载到包中。我们正在寻找方法，使将国际数据导入 Zipline 变得容易。...此方法仅适用于“货币感知”的术语，例如开盘或收盘，但不适用于不关心货币的术语，如成交量。 目前，没有办法将国际数据加载到包中。我们正在寻找方法，使将国际数据导入 Zipline 变得容易。...修复order()中的浮点错误。在订单数量接近整数时，可能会意外地被舍入或向上取整（取决于正负）到错误的整数。例如，内部存储为-27.99999 的数量被转换为-27 而不是-28。
与DataSet的互操作 1.DataFrame转换为DataSet 1 ) 创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json...df.show +----+---+ |name|age| +----+---+ |Andy| 32| +----+---+ 4.1 DataSet转DataFrame 这个很简单理解，因为只是把case...（1）导入隐式转换 import spark.implicits._ （2）转换 val testDF = testDS.toDF 4.2 DataFrame转DataSet （1）导入隐式转换 import...，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便。...在使用一些特殊的操作时，一定要加上 import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用。
DataFrame/DataSet 转 RDD 这个转换比较简单，直接调用 rdd 即可将 DataFrame/DataSet 转换为 RDD： val rdd1 = testDF.rdd val rdd2...DataSet 转 DataFrame 直接调用 toDF，即可将 DataSet 转换为 DataFrame： val peopleDF4 = peopleDS.toDF peopleDF4.show...4.4 读取数据源，加载数据（RDD 转 DataFrame） 读取上传到 HDFS 中的广州二手房信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到上面定义的 Schema 中，并转换为 DataFrame 数据集...由于数据加载到 Schema 中为 RDD 数据集，需要用 toDF 转换为 DataFrame 数据集，以使用 Spark SQL 进行查询。...4.10 使用 SQL 风格进行连接查询 读取上传到 HDFS 中的户型信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到定义的 Schema 中，并转换为 DataSet 数据集： case class Huxing
一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...（9）替换缺失数据 df.replace(to_replace=None, value=None) 使用 value 值代替 DataFrame 中的 to_replace 值，其中 value 和 to_replace...（12）将目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 将目标类型转化为数值从而进一步执行计算，在这个案例中为字符串。...（13）将 DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() （14）取 DataFrame 的前面「n」行 df.head(n) （15）通过特征名取数据 df.loc[feature_name...] DataFrame 操作 （16）对 DataFrame 使用函数 该函数将令 DataFrame 中「height」行的所有值乘上 2： df["height"].apply(*lambda* height
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。...关于如何将数据载入 zipline 的更多细节，请参考到我之前的文章。 买入和持有的策略 我们首先来看最基本的策略 —— 买入和持有。具体的思路是，我们买入一定的资产，在整个投资期间不进行任何操作。...get_start_date('TSLA', '2016-01-04', 19) # '2015-12-04' 在下面的策略中，我们使用修改后的日期作为起始日期： %%zipline --start 2015...必须记住一点，由于 MACD 是基于移动平均方法进行计算的，因此它是一种滞后指标。这就解释了为什么 MACD 在股市上的作用很小，它无法得出准确的价格趋势。...效果评估 最后一步，把所有的评估指标放入一个 DataFrame 中，然后观察其结果。
通过使用Pandas库，可以用Python代码将你的网络搜刮或其他收集的数据导出到Excel文件中，而且步骤非常简单。...将Pandas DataFrame转换为Excel的步骤 按照下面的步骤来学习如何将Pandas数据框架写入Excel文件。...使用pandas包的ExcelWriter()方法创建一个Excel写作对象。 输入输出的Excel文件的名称，你想把我们的DataFrame写到该文件的扩展名中。...(在我们的例子中，我们将输出的excel文件命名为 "转换为excel.xlsx") # creating excel writer object writer = pd.ExcelWriter('converted-to-excel.xlsx...提示 你不仅仅局限于控制excel文件的名称，而是将python数据框架导出到Excel文件中，而且在pandas包中还有很多可供定制的功能。
转化函数为：移动数据的小数点，使数据映射到[-1,1]。...2.2 轴向旋转（6.2.2 ） 掌握pivot()和melt()方法的用法，可以熟练地使用这些方法实现轴向旋转操作 2.2.1 pivot方法 pivot()方法用于将DataFrame类对象的某一列数据转换为列索引...使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...使用pandas的groupby()方法拆分数据后会返回一个GroupBy类的对象，该对象是一个可迭代对象，它里面包含了每个分组的具体信息，但无法直接被显示。...方法中，还经常使用重置索引+重命名的方式： # 初始化分组DF import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3, 4, 5],
，可以用内置的库：ta-lib\pandas-ta\technical；比如 dataframe['sar'] = ta.SAR(dataframe) 等买入信号规则：在 populate_entry_trend.../替换限价订单leverage()：在允许杠杆的市场中交易时，此方法返回所需的杠杆（默认为 1 -> 无杠杆）止损可以使用交易所止损（需要对应交易所支持，比如 Binance ）或者 非交易所止损todo...主要示例用途是在预测极大值和极小值时，argrelextrema函数无法知道时间范围的边缘处的最大值/最小值。...这仅在试运行/实时运行中可用，并且会自动切换为 false 以进行回溯测试。Datatype: bool.Default: False. 默认值： False 。...freqai.reduce_df_footprint将所有数字列重新转换为 float32/int32，目的是减少内存/磁盘使用并减少训练/推理时间。
一、创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession，可以使用 SparkSession.builder() 创建。...创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。...Spark 支持两种方式把 RDD 转换为 DataFrame，分别是使用反射推断和指定 Schema 转换： 1....Spark 提供了非常简单的转换方法用于 DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1:...] 二、Columns列操作 2.1 引用列 Spark 支持多种方法来构造和引用列，最简单的是使用 col() 或 column() 函数。
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