VaR是风险管理、投资组合优化和法规遵从的重要工具。 在本文中我们将介绍VaR的概念，并使用Python计算它，然后实现不同的VaR计算方法，最后使用真实的数据来演示计算并将结果可视化。...它假设未来收益将遵循与过去收益相同的分布，并根据收益的历史分布计算VaR。 为了计算历史VaR，我们需要一个资产或投资组合的历史价格的时间序列。...这里使用yfinance库获得这些数据，它允许我们下载真实资产的财务数据。 安装yfinance开始: pip install yfinance 我们导入必要的库并下载特定资产的历史价格数据。...在这个假设下，我们可以估计收益的均值和标准差，并用它们来计算VaR。 使用与之前相同的摩根大通(JPMorgan Chase & Co.)历史价格数据来计算参数VaR。...这是因为每种方法都有不同的假设和近似。在解释VaR结果时，理解每种方法的局限性和假设是很重要的。 总结 本文我们探讨了风险价值(VaR)的概念，并学习了如何使用Python计算它。
上期文章：pandas每天一题-题目4：原来查找top n记录也有这种方式 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： 数据描述： 此数据是订单明细表。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 需求：请列出每一列的缺失值、缺失百分比。...方法，返回每个单元格是否为空： df['item_price'].isna() 返回结果仍然是一个 Series(一列) Python 中 True 是1，False 是0 只需要这基础上求和，即可得到...na 的数量： df['item_price'].isna().sum() 因此，只需要遍历每一列做同样的步骤即可： df.apply( lambda col: col.isna().sum...，表示新增列 推荐阅读： Python干货，不用再死记硬背pandas关于轴的概念？
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~今天给大家介绍一个金融数据分析库yfinance，主要是基于该库下的股票数据分析及股价预测（使用LSTM模型）yfinance库yfinance...它提供了一个方便的接口，让用户能够轻松地下载和处理股票、指数、货币对等金融市场的历史价格数据和其他相关信息。yfinance 让开发者和分析师能够使用 Python 进行金融数据分析、可视化和研究。...以下是 yfinance 的一些特点和功能：简单易用的接口： yfinance 提供了简单的函数调用，使用户能够通过指定股票代码、日期范围等参数来获取历史价格数据。...多种数据获取： 除了股票价格数据，yfinance 还可以获取其他金融数据，如分红、拆股等。多样的时间尺度： 用户可以选择不同的时间尺度，如日线、周线、月线等来获取不同粒度的数据。...使用方法：1、安装pip install yfinance2、获取股票数据import yfinance as yf# 指定股票代码name = 'AAPL'# 下载历史价格数据apple = yf.download
以下公式表示单向Anova测试统计数据。 ANOVA公式的结果，即F统计量（也称为F比率），允许对多组数据进行分析，以确定样本之间和样本内部的可变性。 单向ANOVA的公式可以这样写： ? ?...一般来说，在违反同质性的情况下，如果具有相同大小的组，则分析被认为是可靠的。对于违反正态性的情况，如果样本量较大，继续进行方差分析通常是可以的。...现在，让我们用一些真实的数据来理解每种类型的方差分析测试，并使用Python。...Python中的单向方差分析测试 我从一个正在进行的Kaggle竞赛中下载了这些数据:https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/covid19-in-india ❝在此测试中...因此，我们可以得出结论，各组具有相等的方差。 Python中的双向方差分析测试 同样，使用相同的数据集，我们将试图了解一个地区或州的密度、人口年龄和日冕病例数量之间是否存在显著关系。
2、使用的软件栈 在继续下面的教程之前，请确保你已经安装了Python3以及以下软件包： Pandas： NumPy： Yfinance： Plotly：不是必须的，但在绘图时有用 可以使用pip安装上述软件包...，例如： pip install yfinance pip install plotly 3、数据管道和建模 现在我们可以定义数据处理流程了，主要包含3个不同的步骤： 使用Yahoo Finance...使用以下代码行导入以前安装的软件包： # Raw Package import numpy as np import pandas as pd #Data Source import yfinance...5、获取实时市场数据 现在，所需的不同软件包已上传。我们将以BTC-USD交易对为例，通过Yahoo Finance API设置导入。 可以扩展需要的法币以及加密货币选项。...= '90m') 下面是输出结果： 现在，我们已经下载并存储了数据，可以继续并定义华东平均线以及买卖信号。
Pandas_datareader 这本书是从最基础的用Python获取股票数据开始的，本书使用了Pandas_datareader来获取yahoo金融的数据，实验如下： 这里和原书一样，用了DataReader...呵呵） yfinance 这里我就想，会不会有其它的方法，能够让我不FQ也可以拉到数据呢？...上网搜了一下，看到说还有一个yfinance也有类似的功能，我就实验了一下： 实验下来，发现yfinance和DataReader有相同的问题，就是要挂上V*N才可以连接到服务器。...但它返回了一个提示：这个接口将会停止更新，并且推荐到pro版的接口。但我看了一下pro版接口的文档，说是pro版接口的调用需要积分。所以我想再找找有没有更简单的方式。...不需要安装额外的库，甚至都不需要导入任何库，直接使用get_price就可以获得行情数据。 结语 目前我只是试读了本书的开头几章，并按照内容进行了一些实验。
首先使用pip安装第三方依赖库 tushare 下载股市数据。...首先使用pip安装第三方依赖库 baostock 下载股市数据。...首先使用pip安装第三方依赖库 fix_yahoo_finance 下载yahoo股市数据。...>> print(dataset.iat[0,0]) 19.59000015258789 at的使用方法与loc类似，但是比loc有更快的访问数据的速度，而且只能访问单个元素，不能访问多个元素。...matlib是numpy的可选子包，必须单独导入。如果您只导入numpy而不导入子包matlib，那么Python将把matlib作为numpy包的属性来查找。
n：样本中的行数 frac：样本大小与整个DataFrame大小的比率 df_sample = df.sample(n=1000) df_sample.shape (1000,10)df_sample2...通过将isna与sum函数一起使用，我们可以看到每列中缺失值的数量。 df.isna().sum() ? 6.使用loc和iloc添加缺失值 我正在做这个例子来练习loc和iloc。...尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式，但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此，行的标签和索引都相同。 缺失值的数量已更改： ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...我们可以看到每组中观察值（行）的数量和平均流失率。 14.将不同的汇总函数应用于不同的组 我们不必对所有列都应用相同的函数。例如，我们可能希望查看每个国家/地区的平均余额和流失的客户总数。...这些值显示以字节为单位使用了多少内存。 23.分类数据类型 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，这可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量的基数较低时。
首先使用pip安装第三方依赖库 tushare 下载股市数据。...首先使用pip安装第三方依赖库 baostock 下载股市数据。...yfinance的老版本是fix_yahoo_finance，二者都可以使用，推荐使用新版本。...首先使用pip安装第三方依赖库 fix_yahoo_finance 下载yahoo股市数据。...matlib是numpy的可选子包，必须单独导入。如果您只导入numpy而不导入子包matlib，那么Python将把matlib作为numpy包的属性来查找。
图1 用以上形式使用ISNA函数的几乎很少。通常，它与其他函数一起用于评估某个公式的结果。...IF/ISNA组合的Excel公式 ISNA函数只能返回两个布尔值，因此可将其与IF函数结合使用，显示自定义消息： IF(ISNA(…),有错误时的文本, 没有错误时的文本) 进一步完善上面的示例，找出组...图3 VLOOKUP/ISNA组合的Excel公式 IF/ISNA组合是一个通用的解决方案，可以与任何函数一起使用，该函数在一组数据中搜索某些内容，并且在找不到查找值时返回#N/A错误。...图5 Excel 365和2021版的用户根本不需要任何包装函数，因为其XLOOKUP函数本身可以处理#N/A错误： =XLOOKUP(A3，D3:D9，E3:E9，“-”) 结果与上图5所示完全相同。...SUMPRODUCT/ISNA组合统计#N/A错误数 要统计特定单元格区域内的#N/A错误，可将ISNA函数与SUMPRODUCT函数一起使用，方法如下： SUMPRODUCT(--(ISNA(range
而多重插补所依据的是大样本渐近完整的数据的理论，在数据挖掘中的数据量都很大，先验分布将极小的影响结果，所以先验分布的对结果的影响不大。 贝叶斯估计仅要求知道未知参数的先验分布，没有利用与参数的关系。...了解缺失信息 1、isna和notna方法 对Series使用会返回布尔列表 df['Physics'].isna().head() ?...对DataFrame使用会返回布尔表 df.isna().head() ? 但对于DataFrame我们更关心到底每列有多少缺失值 df.isna().sum() ?...缺失数据的运算与分组 加号与乘号规则 使用加法时，缺失值为0 s = pd.Series([2,3,np.nan,4]) s.sum() 9.0 使用乘法时，缺失值为1 s.prod() 24.0 使用累计函数时...返回的结果中没有C，根据对齐特点不会被填充 df_f.fillna(df_f.mean()[['A','B']]) ?
自然语言处理是机器学习的一个领域，涉及到对人类语言的理解。与数字数据不同，NLP主要处理文本。探索和预处理文本数据需要不同的技术和库，本教程将演示基础知识。 然而，预处理不是一个算法过程。...---- 数据探索 让我们从导入典型和有用的数据科学库开始，并创建一个`train.csv. 我不会深入研究非NLP特定的库的细节。...data.shape (7613, 4) 仔细检查，我们发现有52行重复（不同的id，但是关键字、位置、文本和目标相同。...我们可以使用panda的dataframe isna方法返回的序列求和，以计算每个列的na数。...让我们导入spaCy，下载American English的模型，并加载相关的spaCy模型。 # 下载美国英语spaCy库 !
数据导入与预处理-第5章-数据清理 1. 数据清理概述 1.1 数据清理概述 1.2 什么是缺失值 1.3 什么是重复值 1.4 什么是异常值 2....数据清理的结果直接影响着数据分析或数据挖掘的结果。...数据清理案例 2.1 缺失值处理 2.1.1 缺失值的检测与处理方法 缺失值的检测可以采用isnull()、notnull()、isna()和notna()方法的用法，可以熟练地使用这些方法来检测缺失值...isnull()、notnull()、isna()和notna()方法均会返回一个由布尔值组成、与原对象形状相同的新对象 其中isnull()和isna()方法的用法相同，它们会在检测到缺失值的位置标记...K-S检测是一个比较频率分布与理论分布或者两个观测值分布的检验方法，它根据统计量与P值对样本数据进行校验，其中统计量的大小表示与正态分布的拟合度。P值大于0.05，说明样本数据符合正态分布。
要安装Anaconda，请访问他们的下载链接，然后下载 Python 2.7版本; Apple coremltools只使用Python 2。 下载后，运行安装程序。...pandas是一个数据分析库，有许多工具可以导入，清理和转换数据。 实际数据不像样本广告数据那样随时可用。您将使用pandas它来形成用作机器学习模型的输入。...分数决定了模型的优秀程度。大多数scikit-learn模型都有一个将测试数据作为参数的分数方法。在线性回归的情况下，分数可以让您了解预测输出与测试数据的实际输出的接近程度。...您用于训练线性回归的三个步骤与绝大多数scikit-learn模型需要使用的步骤完全相同。 接下来，您将使用相同的三种方法来创建和训练支持向量机（SVM）模型。SVM是最流行的机器学习工具之一。...image 您应该看到0.867的分数和一组新的预测。您将看到SVM预测相似，但完全不同。支持向量机以不同的方式工作，可能适合您的数据，也可能不适合您的数据。
我们可以将其与any()⽅法搭配使用来查询存在缺失值的行，也可以与sum()⽅法搭配使用来查询存在缺失值的列。 isnull()：对于缺失值，返回True；对于⾮缺失值，返回False。...()和isnull()的用法是相同的，这里不再演示。...另外，notnull()方法是与isnull()相对应的，使用它可以直接查询非缺失值的数据行。...等 很多时候，我们要处理的是本地的历史数据文件，在这些Excel中往往并不规范，比如它们有可能会使用“*”、“？”、“—”、“！”等等字符来表示缺失值。...= 0)] 输出： 我们可以对不同列都进行同样的缺失值查询，另外也可以根据自己的实际情况，替换正则表达式中代表缺失值的字符。 ---- 人生苦短，快学Python！
isnull()和notnull()的结果互为取反，isnull()和isna()的结果一样。对于这三个函数，只需要用其中一个就可以识别出数据中是否有空值。...使用replace()时，默认返回原数据的一个副本，replace()中的inplace参数默认为False，将inplace参数修改为True，则会修改数据本身。...空值判断 isnull(): 判断Series或DataFrame中是否包含空值，与isna()结果相同，与notnull()结果相反。...返回结果是一个与原数据形状相同的Series或DataFrame。...如果数据很多，我们不可能肉眼观察返回结果中的布尔值，所以需要借助numpy中的any()函数或all()函数，进一步对结果进行判断。
而以这样数据集为基础进行建模或者数据分析时，缺失值会对结果产生一定的影响，所以提前处理缺失值是十分必要的。...对于缺失值的处理大致可分为以下三方面： 不处理 删除含有缺失值的样本 填充缺失值 不处理应该是效果最差的了，删除虽然可以有效处理缺失值，但是会损伤数据集，好不容易统计的数据因为一个特征的缺失说删就删实在说不过去...4、利用算法填充 我们都知道一般的算法建模是通过n个特征来预测标签变量，也就是说特征与标签标量之间存在某种关系，那么通过标签变量与(n-1)个特征是否能预测出剩下的一个特征呢？答案肯定是可以的。...() #按照缺失值多少，由小至大排序，并返回索引 sort_miss_index = np.argsort(data3[miss_index].isna().sum(axis = 0)).values...argsort，因为返回的排序是特征在特征矩阵中的索引。
上期文章：pandas每天一题-题目16：条件赋值的多种方式 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： import pandas as pd import numpy as np df =...之前的文章已经有讲解过： df.apply( lambda col: col.isna().sum(), axis=0) 只有 choice_description 列有缺失 --...-- 不同的填充方式 最简单的方式，把 nan 都填充一个固定的值： df['choice_description'].fillna('无') 显然，这只是返回填充后的列，因此我们把新值赋值回去：...这里使用前向参考，因此第一行记录前面没有记录可参考，无法填充。第4行记录使用第3行的值填充 显然，直接前向或后向填充，通常没有意义。...篇幅关系，我把分组填充缺失值放到下一节 ---- 推荐阅读： 懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(七)：分列 Python入门必备教程，高手都是这样用Pycharm写Python
将strings改为numbers 在pandas中，有两种方法可以将字符串改为数值： astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe，看看这两种方法有什么不同。...还可以看缺失值在该列的占比是多少，用df.isna().mean()方法： df.isna().mean() ? 注意：这里isnull()和isna()使用效果一样。 那如何处理缺失值呢？...glob()以任意顺序返回文件名，这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。...，然后逐个读取，并且使用concat()方法进行合并，得到结果： ?...，然后逐个读取，并且使用concat()方法进行列合并（注意这里axis=1），得到结果： ?
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