多年来,我有过使用一些可怕语言的可疑启发经验,但在最后几年,我有幸学习了Swift。
数据处理任务中,匹配处理是比较常见的操作。因此许多数据工具都有配备对应的匹配方法。比如:excel 的 vlookup,pandas 的 merge ,sql 的 join。
在日常工作中,我们可能会从多个数据集中获取数据,并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中,我们将介绍用于合并数据的三个函数merge、merge_ordered、merge_asof
现在,数据科学家 Roman Orac 分享了他在工作中相见恨晚的 Pandas 使用技巧。
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。
注:该系列基于 Lyashenko A. 和 Mercurio F. 的论文 Looking Forward to Backward-Looking Rates。他俩在论文中提出了更为通用的 Forward Market Model (FMM),它可以同时处理后顾型的 RFR 复合利率和前瞻型的 IBOR。两名作者也因此被评选了 Quant of the Year 2020,他们都认为 FMM 才是定价 RFR 期权的正确模型,而且只需在现有的 LMM 方法上改进一点,并不需要过多的额外开发人力。
美国食品与药品管理局(FDA)批准新药、法律裁决、企业合并、股票回购和CEO偶然在播客上露脸,这些都是影响股价的事件的例子。现实生活中发生的重大事件虽然不能被像技术指标一样被量化,但是无疑会对股价产生影响。
QUANTAXIS量化金融策略框架,是一个面向中小型策略团队的量化分析解决方案,是一个从数据爬取、清洗存储、分析回测、可视化、交易复盘的本地一站式解决方案。 我们通过高度解耦的模块化以及标准化协议,可以快速的实现面向场景的定制化解决方案.QUANTAXIS是一个渐进式的开放式框架,你可以根据自己的需要,引入自己的数据,分析方案,可视化过程等,也可以通过RESTful接口,快速实现多人局域网/广域网内的协作。
会写python不难,写好却需要下一番功夫,上篇文章写了for循环的简单优化方法,原本想一鼓作气,梳理一下for循环优化的高级方法,但是梳理过程中发现for循环优化需要比较多的python基础知识,如果了解不透彻很难达到优化的效果,因此,笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法,方便后续优化使用。
本篇讲第一个问题(测度转换之等价物转换),下篇讲第二个问题(测度转换之漂移项转换),我知道现在你听的一头雾水,希望看完这两篇后你能明白其含义。
写时复制将成为 pandas 3.0 的默认设置。我们建议现在就启用它以从所有改进中受益。
前几天在Python最强王者交流群【Chloe】问了一道Pandas处理的问题,如下图所示。
注: 本文知识点是根据自己的项目经验及慕课网的教学视频整理所得, 如需转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/zhuchenglin/p/10223596.html
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Dataframe:是一种二维数据结构,它基本上是两个或多个Series的组合。它们也可以被认为是数据的电子表格,是我们最常用的数据结构。
前言 处理字符有着许多的字符函数供我们使用,熟悉这些字符函数可以帮助我们快速解决一些小问题。 1. isdigit()函数 - 10进制数字 1.1 介绍 int isdigit(int c); 头文件<ctype.h> 📷 点击转到cpluscplus.com官网 - isdigit 如果c是一个十进制数字,返回非0,否则返回0; 十进制数字可以是:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1.2 例子 传入的是字符 #include <stdio.h> #include <
可以看到这个索引就是0和1,如果你直接append而不加参数则就会直接将上面的DataFrame直接和df_append粘在一起而不会改变索引,那么怎么改变索引使得这个索引顺着前面的索引呢?看下面的例子:
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你可以编写Python程序来与文件系统进行交互来做很酷的事情。怎么做并不总是非常清楚。本文是当前和有抱负的开发人员和数据科学家的指南。我们将重点介绍10个基本的os和shutil命令,以便您可以编写脚本来自动化与文件系统的交互。
我们都知道,区块链技术具有去中心化、稳定、安全等特点,我们一直探讨的问题是区块链技术的运用领域和运用手段,在银链原子链开发的项目中,区块链技术得到良好的施展平台。 区块链正在带来的一个新的商业模式,我叫它分布式商业模式,比特币区块链就是这方面一个伟大的实验,即使它失败了也带来巨大的启示价值,2000亿衡量不了,我认为2万亿美元也衡量不了它。分布式商业有几个特点,第一个分布式是没有产权的,大部分软件都是开源的。任何人要成为比特币上一个节点,不需要任何人许可,只需要下载软件,所有的都是开源,免费。使用是免费的。
理解本文不需要任何技术背景。 一句话,比特币BTC(BitCoin)是,基于区块链的,能抵抗通货膨胀的,电子货币。这里有三个关键词:电子货币,抵抗通胀,基于区块链。 一、比特币有没有价值? 很早以前,
问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 又是一个扎堆发财报的日子。 打上AI标签的美国科技巨头,都纷纷交出了第三季度的成绩单。包括Alphabet、亚马逊、英特尔、微软…… 谷歌
通用资源交易协议(Generic Resources Exchange Protocol,GREP)是一套建立于本体主链基础设施上的去中心化资源交换协议。通过使用 GREP,用户可以快速建立数据等资源的链上确权和流转平台。得益于本体信任生态体系基础设施的完备性,在去中心化身份标识 ONT ID、去中心多源认证系统 Trust Anchor、可信链外数据连接器 Oracle 以及去中心化电子合同及签章系统 ONT Sign 等多种信任协作组件的协同支持下,GREP 可以为去中心化资源交换提供坚实的信任基础。
到底什么是比特币,它到底是怎么运行的。 通过开篇文章的介绍,大家可以对比特币概念有个了解,在之后的文章里,会更多剖析技术。欢迎大家关注订阅。 比特币是什么 比特币是一种基于分布式网络的数字货币。 数字货币是什么 凯恩斯在《货币论》上讲,货币可以承载债务,价格的一般等价物。货币的本质是等价物,它可以是任何东西,如:一张纸,一个数字,只要人们认可它的价值。人民币,美元等作为国家信用货币,其价值由国家主权背书。而数字货币是一种不依赖信用和实物的新型货币,它的价值由大家的共识决定。比特币就是一种数字货币。(我们在
1.用于数据交换的控制流(即:为了启动交换而传递的消息)是接收者启动的,就像原始MapReduce一样
【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步,而TensorFlow 2.0解决了这个问题。不仅仅是默认开启动态图模式,还引入了大量提升编程体验的新特性。本文通过官方2.0的风格指南来介绍新版本的开发体验。
本文是【统计师的Python日记】第7天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 【第5天:Pandas,露两手】 【
从今天开始打算做 100 种编程语言的速通。频率大概一周两篇,我会发布有关不同编程语言的信息,尝试每种语言的有趣之处。
下面是可以为用户,组以及计算机上的其他所有人设置的几个数字权限的列表。数字旁边是读/写/执行字母等价物。
今日阳光明媚,今日万里无云,函数届的<不讲武德>比赛拉开序幕,首当其冲的就是小梦(merge)、小超(concat),也是合并功能里的俊男靓女,随着一只小虫(数据)的入场,大战一触即发~~
今天这篇跟大家介绍R语言与Python数据处理中的第二个小知识点——数据合并与追加。 针对数据合并与追加,R与Python中都有对应的函数可以快速完成需求,根据合并与追加的使用场景,这里我将本文内容分成三部分: 数据合并(简单合并,无需匹配) 数据合并(匹配合并) 数据追加 数据合并(简单合并,无需匹配) 针对简单合并而言,在R语言中主要通过以下两个函数来实现: cbind() dplyr::bind_cols() df1 <- data.frame(A=c('A0', 'A1', 'A2', 'A3'),
货币——也就是我们俗称的“钱”是世界上最可爱的东西之一,可以说没有它的刺激,也就没有我们现在这么繁荣的市场,也没有这么丰富的各类物质产品和幸福生活。
作为程序员,你的电脑里、书架上,一定少不了 Python 的资料和课程。免费的电子书,花钱买的课,实体书籍...
Pandas 是Python的数据处理包,全名:Python Data Analysis Library 是连接 SciPy 和 NumPy 的一种工具。特色是: 1)支持多种数据格式,甚至包括excel和SQL数据库。 2)数据对齐,缺失数据处理,数据排序等常规数据整理操作。 3)基于标签的数据集操作,包括切片和采样等。 4)高性能的merge和join操作。 5)支持时序数据操作。 6)超高性能,核心代码基于C,实测性能远远超过等价的Java实现。 7)免费。
先考虑一个在 P 测度下的标准正态随机变量 X1 ~ N(0, 1) 和 X2 ~ N(-μ, 1),令事件 A = {a ≤ X ≤ y},我们可写出 X1 和 X2 满足 A 的概率为
SQL和Python几乎是当前数据分析师必须要了解的两门语言,它们在处理数据时有什么区别?本文将分别用MySQL和pandas来展示七个在数据分析中常用的操作,希望可以帮助掌握其中一种语言的读者快速了解另一种方法!
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如何强制 golang https get 请求使用特定的 IP 地址。我想跳过 DNS 解析并自己提供 IP。 curl 中的等价物是 --resolve,
循环是编程语言的基本概念之一。当您想要多次运行一系列命令直到满足特定条件时,循环很方便。
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
一些时间差的别名 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases
为提高 TensorFlow 的工作效率,TensorFlow 2.0 进行了多项更改,包括删除了多余的 API,使API 更加一致统一,例如统一的 RNNs (循环神经网络),统一的优化器,并且Python 运行时更好地集成了 Eager execution 。
最早的世界货币就是黄金和白银。随着金本位制的普遍建立,白银慢慢退出,黄金取得了主导地位。在金本位制度下,黄金既是国内货币,又是世界货币。
Python中的日期本身不是数据类型,但我们可以导入一个名为datetime的模块,将日期作为日期对象使用。
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法,同时针对部分习题给出了多种方法与注解。本系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
前几天在Python白银交流群【干锅牛蛙】问了一个Python处理Excel数据的问题。问题如下:有两个问题哈:1、表头有合并单元格识别不出来,如何处理类似下图
坚持看完每一篇文章,践行自己最初想学好数据分析的目标,我们不像在学校那样,我们现在要提高效率,必须给自己定位目标以驱动型学习,这样才能学好一件事,李笑来说过,给自己正在做的事情赋予伟大的意义,这就是理想。
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