Pandas DataFrame -生成半年度周期指数_Pandas dataframe生成多行标题_pandas dataframe中每个周期的一个图 - 腾讯云开发者社区

图解Pandas的宝藏函数assign 本文介绍的是Pandas库中一个非常有用的函数：assign。...Pandas文章本文是Pandas文章连载系列的第21篇，主要分为3类：基础部分：1-16篇，主要是介绍Pandas中基础和常用操作，比如数据创建、检索查询、排名排序、缺失值/重复值处理等常见的数据处理操作...进阶部分：第17篇开始讲解Pandas中的高级操作方法对比SQL，学习Pandas：将SQL和Pandas的操作对比起来进行学习参数 assign函数的参数只有一个：DataFrame.assign...身体质量指数，是BMI指数，简称体质指数，是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。...：BMI 总结通过上面的例子，我们发现：使用assign函数生成的DataFrame是不会改变原来的数据，这个DataFrame是新的 assign函数能够同时操作多个列名，并且中间生成的列名能够直接使用

3402 0

《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

周期性分析是探索某个变量是否随着时间变化而呈现出某种周期变化趋势。...时间尺度相对较长的周期性趋势有年度周期性趋势、季节性周期趋势，相对较短的有月度周期性趋势、周度周期性趋势，甚至更短的天、小时周期性趋势。...本小节所介绍的统计特征函数如表3-8所示，它们主要作为Pandas的对象DataFrame或Series的方法岀现。...Pandas rolling_skew() 样本值的偏度（三阶矩） Pandas rolling_kurt() 样本值的峰度（四阶矩） Pandas 其中，cum系列函数是作为DataFrame或’...实例：绘制二维条形直方图，随机生成有1000个元素的服从正态分布的数组，分成10组绘制直方图。绘制结果如图3-15所示。

2K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

时间序列数据处理，不再使用pandas

Pandas DataFrame通常用于处理时间序列数据。对于单变量时间序列，可以使用带有时间索引的 Pandas 序列。...而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...尽管 Pandas 仍能存储此数据集，但有专门的数据格式可以处理具有多个协变量、多个周期以及每个周期具有多个样本的复杂情况。图(1) 在时间序列建模项目中，充分了解数据格式可以提高工作效率。...本周是否为特殊假日周 1 - 假日周 0 - 非假日周 Temperature - 温度 - 销售当天的温度 Fuel price - 燃料价格 - 该地区的燃料成本两个宏观经济指标，即消费者价格指数和失业率...它拥有用户友好的界面和交互式plotly风格的输出，分析师几乎不需要人工干预即可生成预测结果。Prophet因其灵活的趋势建模功能和内置的不确定性估计而深受欢迎。

1061 0

GPT4做数据分析时间序列预测之二相当棒2023.5.25

我还修改了保存预测结果的文件名，使其包含当前迭代的编号，这样你可以为每次迭代生成一个新的文件。情不自禁的用昂贵的GPT4赞美了一下他。。。。。。。。...(ExponentialSmoothing)的时间序列预测数据分析方法，改写上面的代码你可以使用`statsmodels`库中的`ExponentialSmoothing`类来实现指数平滑法。...训练周期数（epochs）和批量大小（batch_size）可能需要根据你的具体数据进行调整。此外，我也创建了一个新的数据处理函数，用于生成LSTM模型需要的数据格式。...17、用Exponential Smoothing指数平滑的时间序列预测数据分析方法，改写下面的代码你可以使用`statsmodels`库中的`ExponentialSmoothing`类来执行指数平滑预测...因此在`ExponentialSmoothing`的初始化参数中，设置了`trend='add'`和`seasonal='add'`，同时设定`seasonal_periods=12`代表一年的季节性周期

2552 0

资产瞎配模型（一）

else: weights.iloc[i,:] = weights.iloc[i-1,:] else: return '请输入调仓周期...，最开始只用了国内的几个资产，后来加上了全球指数之后，忘改了，所以看看就好吧。 05 等波动率等波动率以及后面需要用到协方差的模型都需要考虑一个问题，如何估计波动率/协方差？...else: weights.iloc[i,:] = weights.iloc[i-1,:] else: return '请输入调仓周期...递归-半年度 ? 递归-年度 ? 滚动-月度 ? 滚动-半年度 ? 滚动-年度 ? 12 结果评价从净值上来看，等权重是最优的，我们计算不同组合下的年化收益，波动率，夏普比，对结果进行评价。...对于半年度和年度再平衡的策略，刚开始不满六个月/十二个月的时候，我所有的权重都设置的0，导致这段时间这些策略收益一直是0，其实至少可以全配货币或者按无风险利率累积。

1.9K3 0

统计学基础：Python数据分析中的重要概念

2.1 中心趋势中心趋势是指数据集中心位置的度量，常用的指标包括均值、中位数和众数等。使用pandas和NumPy库中的函数，我们可以轻松地计算这些指标。- 均值（mean）：所有数据的平均值。...使用`DataFrame.mode()`或`scipy.stats.mode()`函数计算。2.2 离散程度离散程度是指数据集分散程度的度量，常用的指标包括标准差、方差和四分位数范围等。...使用`DataFrame.quantile()`函数计算。2.3 分布特征分布特征是指数据集分布形态的描述，常用的指标包括偏度、峰度和频数统计等。...使用pandas、SciPy和matplotlib库中的函数，我们可以轻松地计算和可视化这些指标。- 偏度（skewness）：数据分布的偏斜程度。...使用SciPy库中的函数，我们可以生成正态分布随机数、计算概率密度和累积分布等。- 生成随机数：使用`scipy.stats.norm.rvs()`函数生成服从正态分布的随机数。

4363 1

Python 数据分析（PYDA）第三版（五）

例如，DataFrame 可以根据其行（axis="index"）或列（axis="columns"）进行分组。完成此操作后，将应用一个函数到每个组，生成一个新值。...生成日期范围虽然我之前没有解释过，但pandas.date_range负责根据特定频率生成具有指定长度的DatetimeIndex： In [74]: index = pd.date_range("2012...当您从高频率转换为低频率时，pandas 会确定子周期，取决于超级周期“属于”哪里。...您可以使用 pandas.period_range 生成季度范围。...由于指数加权统计对最近的观察结果赋予更大的权重，与等权重版本相比，它更快地“适应”变化。 pandas 有ewm运算符（代表指数加权移动），与rolling和expanding配合使用。

700 0

Python数据分析 | Pandas数据变换高级函数

pandas整个系列覆盖以下内容：图解Pandas核心操作函数大全图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作本篇为『图解Pandas数据变换高级函数』。...一、Pandas的数据变换高级函数 ----------------- 在数据处理过程中，经常需要对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作（例如，机器学习中的特征工程阶段）。...Pandas中有非常高效简易的内置函数可以完成，最核心的3个函数是map、apply和applymap。下面我们以图解的方式介绍这3个方法的应用方法。首先，通过numpy模拟生成一组数据。...（3）按行计算BMI指数那我们实际应用过程中有没有（axis=1）的情况呢？...例如，我们要根据数据集中的身高和体重计算每个人的BMI指数（体检时常用的指标，衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准），计算公式是：体重指数BMI=体重/身高的平方（国际单位kg/㎡）。

1.3K3 1

用pandas 进行投资分析

方法/步骤 Pandas 组合数据的导入 In [1]: import pandas.io.data as web In [2]: from pandas import DataFrame...Pandas 投资组合相关性的年度线性图另一个查看数据的方法是记下日收益率并绘制年度线性图。...Pandas 组合相关性的百分比变化确定十种股票间百分比变化的相关性与调用 DataFrame 收益 corr 的方法一样简单： In [9]: returns.corr() Out[...，在同一时间周期内，它可以充当您的 “市场投资组合”。...图 5 中的图表展示了 SPY 生成的收益率，SPY 是标准普尔 500 指数的代理： In [116]: market_data_feed = {} In [117]:

1.2K5 0

PandasAI——让AI做数据分析

）增加了生成式人工智能功能。...幸福指数从世界幸福报告[9]中提取。还可以看一下另一个有用的链接[10]。 PandasAI 设计用于与 Pandas 共同使用。...它使 Pandas 具有对话能力，允许你向你的数据以 Pandas DataFrame 的形式提问并获得答案。...例如，你可以要求 PandasAI 查找 DataFrame 中某列的值大于 5 的所有行，它将返回只包含符合要求的那些行的 DataFrame： import pandas as pd from pandasai...隐私和安全为了生成运行的 Python 代码，我们取 dataframe 的head，将其随机化（对敏感数据使用随机生成，对非敏感数据进行打散）并只发送head。

8704 0

3大利器详解-mapapplyapplymap

Pandas三大利器-map、apply、applymap 我们在利用pandas进行数据处理的时候，经常会对数据框中的单行、多行（列也适用）甚至是整个数据进行某种相同方式的处理，比如将数据中的sex字段中男替换成...本文中介绍了pandas中的三大利器：map、apply、applymap来解决上述的需求。 ? 模拟数据通过一个模拟的数据来说明3个函数的使用，在这个例子中学会了如何生成各种模拟数据。...","black","red"] # 好好学习如何生成模拟数据：非常棒的例子 # 学会使用random模块中的randint方法 df = pd.DataFrame({"height":np.random.randint...pandas 的 apply() 函数可以作用于 Series 或者整个 DataFrame，功能也是自动遍历整个 Series 或者 DataFrame, 对每一个元素运行指定的函数。...计算BMI指数 # 实现计算BMI指数：体重/身高的平方(kg/m^2) def BMI(x): weight = x["weight"] height = x["height"] /

5751 0

【Python量化投资】基于技术分析研究股票市场

但是，首先需要数据才能开始工资，这里我们主要靠pandas库，因为NumPy库比较常用，所以还是把该库导入。（PS:除NumPy和SciPy，pandas也是Python的重要库之一） ? ?...这里我们读取了从2000年的第一个交易日到结束日期的S&P500指数事件序列数据，而且自动地用TimeStamp对象生成一个时间索引。收盘价的时间序列图如下： ? ?...所以先在pandas DataFrame对象上添加一个新列，用于两个趋势之间的差值。此处的趋势策略是基于两个月（42个交易日）和一年（252个交易日）的趋势（也就是两种期间指数水平的移动平均数）。...Pandas可以高效地生成各个时间序列。首先先生成趋势数据： ? 三现在数据已经已经完整，开始设计一条规则来生成趋势信号。...尽管两个趋势列中的项目数量不相等，pandas通过在相应的指数位置放入NaN处理这种情况： ? 现在生成我们的投资机制，此处假定信号阈值为50： ?

1.7K9 0

Python时间序列处理神器：Rolling 对象，3分钟入门 | 原创

Rolling 对象通过调用 pandas.DataFrame.rolling(), pandas.Series.rolling() 等生成。...Expanding 对象通过调用 pandas.DataFrame.expanding()，pandas.Series.expanding()等生成。...EWM( Exponentially-weighted moving) 对象通过调用 pandas.DataFrame.ewm()，pandas.Series.ewm()生成。...如果window 取值为offset，则表示每个窗口的时间周期，此时每个窗口的宽度随着窗口内的观测值变化。...min_periods : 最小周期数，类型 int，默认为 None. 窗内要求有值(非NaN)的观测值个数.

7.3K3 0

python | pandas | 移动窗口函数rolling

) arg : DataFrame 或 numpy的ndarray 数组格式 window : 指移动窗口的大小，为整数 freq : center : 布尔型，默认为False, 指取中间的...how : 字符串，默认为“mean”,为down- 或re-sampling import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({..., **kwargs) arg : 为Series或DataFrame window : 窗口的大小 min_periods : 最小的观察数值个数 freq : center :...指数加权移动方差 ewmvar(arg[, com, span, halflife, ...]) ewmcorr 指数加权移动相关系数 ewmcorr(arg1[, arg2, com, span,...halflife, ...]) ewmcov 指数加权移动协方差 ewmcov(arg1[, arg2, com, span, halflife, ...])

3.1K1 0

python | pandas | 移动窗口函数rolling

3.4K6 1

浅谈Hurst指数

实际计算时，还有一些细节需要考虑，比如用多长的时间段去算Hurst指数，一般是取不同长度的序列，看R/S的突变点，以此为依据估计序列的平均循环周期，在平均循环周期周围取值，或者看V统计量的突变点，这里V...Hurst指数实例为了说明Hurst指数刻画相关性/周期性的效果，这里做一个简单的测试，对于函数 ? 计算它的Hurst指数序列，首先估计它的平均循环周期，函数图像如下，显然周期为100。 ?...可以看出，n取的太短，小于平均循环周期，hust指数频繁波动，n取的太长，大于平均循环周期，hurst指数的趋势和函数差异比较大，hurst指数明显滞后。...代码 hurst指数计算 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd def hurst(ts,if_detail...= (R/S).mean() n_all.append(k) RS_all.append(RS) # print(k) # R_S_all = pd.DataFrame

4.5K3 2

Pandas库常用方法、函数集合

2511 0

金融数据分析与挖掘具体实现方法 -1

K线的计算周期可将其分为日K线，周K线，月K线，年K线很多网站提供了日线、周K线、月K线等周期数据，但是最原始的只有日K线的数据。...的基础时间序列结构 # 最基础的pandas的时间序列结构,以时间为索引的，Series序列结构 # 以时间为索引的DataFrame结构 series_date = pd.Series(3.0,...time.year time.month time.weekday 5.5 Pandas生成指定频率的时间序列 pandas.date_range(start=None, end=None, periods...5.7.3 移动平均线的分类移动平均线依计算周期分为短期(5天)、中期(20天)和长期(60天、120天)，移动平均线没有固定的界限移动平均线依据算法分为算数、加权法和指数移动平均线...Parameters: arg : Series, DataFrame window : 计算周期 # 直接对每天的收盘价进行求平均值，简单移动平局线(SMA) # 分别加上短期、中期、长期局均线

1.4K4 1

Python金融大数据分析-PCA分析

1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数，map()是Series数据类型的函数。...apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...先上点代码 import pandas as pd import pandas.io.data as web import numpy as np np.random.seed(1000) import...30指数代码，共31个数据列 data = pd.DataFrame() for sym in symbols:#获取数据 data[sym] = web.DataReader(sym,data_source...= 'yahoo')['Close'] data = data.dropna()#丢弃缺失数据 dax = pd.DataFrame(data.pop('^GDAXI'))#将指数数据单独拿出来，采用

1.5K4 0

Pandas知识点-算术运算函数

一、Pandas算术运算函数介绍基本的算术运算是四则运算(加、减、乘、除)和乘方等。...每一个算术运算函数都有一个r字母开头的对应函数，起到的作用是交换运算数字的位置，如交换两个加数的位置、交换被除数与除数的位置、交换底数与指数的位置。三、Series与数字的算术运算 ?...两个DataFrame相加，如果DataFrame的形状和索引不完全一样，只会将两个DataFrame中行索引和列索引对应的数据相加，生成一个形状能兼容两个DataFrame的新DataFrame，在没有运算结果的位置填充空值...两个Series相加，如果形状和索引不完全一样，只会将行索引对应的数据相加，生成一个形状能兼容两个Series的新Series，在没有运算结果的位置填充空值(NaN)。 ?...以上就是Pandas中的算术运算函数介绍，如果需要本文代码，可以点击关注公众号“Python碎片”，然后在后台回复“pandas07”关键字获取完整代码。

1.9K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

图解pandas的assign函数

《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

时间序列数据处理，不再使用pandas

GPT4做数据分析时间序列预测之二相当棒2023.5.25

资产瞎配模型（一）

统计学基础：Python数据分析中的重要概念

Python 数据分析（PYDA）第三版（五）

Python数据分析 | Pandas数据变换高级函数

用pandas 进行投资分析

PandasAI——让AI做数据分析

3大利器详解-mapapplyapplymap

【Python量化投资】基于技术分析研究股票市场

Python时间序列处理神器：Rolling 对象，3分钟入门 | 原创

python | pandas | 移动窗口函数rolling

python | pandas | 移动窗口函数rolling

浅谈Hurst指数

Pandas库常用方法、函数集合

金融数据分析与挖掘具体实现方法 -1

Python金融大数据分析-PCA分析

Pandas知识点-算术运算函数

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐