我想用二进制目标变量计算熊猫scipy.stats.ttest_ind()中的数字列的DataFrame。
import pandas as pd
from scipy import stats
def calculate_tStatistic(df, target, numeric_cols):
"""
Calculate the t-test on TWO RELATED samples of scores, a and b.
This is a two-sided test for the null hypothesis that 2
用例:我有一个星期的1分钟烛光(间隔)股票数据(日期、时间、open_price、high_price、low_price、close_price),并希望将它们转换为5分钟、10分钟、15分钟、1小时间隔。我可以根据行数将它们分开(每5分钟的蜡烛有5根1分钟的蜡烛),但面临着切断一天结束的困难。也就是说,如果只剩下4个一分钟的蜡烛,系统应该只处理它们来定义最后一个蜡烛,但目前它是第二天第一个1分钟的蜡烛。帮助我添加按日期分组
示例1:输入与预期输出
date time open high low close
0 date1 time1 10 18 8
我想每4排重新采样一次潘达斯的数据。正如建议的在这里使用以下代码
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow import keras
from matplotlib import pyplot as plt
#Read the input data
df_generation = pd.read_c
我有两个纸片的刻度数据(scrip_names是abc和xyz)。由于滴答的数据是在一个“第二个”水平,我想把这个转换为OHLC (开放,高,低,关闭)在1分钟的水平。
当蜱的数据只包含1张纸片时,我使用下面的代码(单个Scrip.py的OHLC )在1分钟的水平上得到OHLC。这段代码提供了所需的结果。
代码:
import os
import time
import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
ticks=pd.read_csv(r'C:\Users\tech\Downloads\ticks.csv')
我想用datetime作为索引对我的熊猫数据帧进行重采样。当我使用重采样方法时,它返回重采样的日期和最后一个日期的索引,这在原始数据中并不总是存在的。例如,我的原始数据包含2000-01-03 ~ 2005-12-29的数据。但是当我每年重新采样这个数据时,我得到的是2005-12-31年的数据。当我对重新采样的数据使用concat时,这对我来说是一个问题。
Y = price.resample("Y").first()
M = price.resample("M").first()
W = price.resample("W").first()
我有3列,所有3列的数据类型都是object。第一列是日期列,第三列是值。
就像这样-
Date Values Country
01/01/21 12:00 2. India
01/01/21 12:15 4. India
01/01/21 12:30 6. India
01/01/21 12:45 8. India
01/01/21 1:00. 10. India
01/01/21 1:15. 20. India
01/01/21 1:30. 30. India
01/0
我使用下面使用NaN /pandas的代码将包含大量HDFStore值的大型数据集存储在HDFStore中
with get_store(work_path+'/stores/store.h5') as store:
for chunk in reader:
for column in column_list:
store.append('%s' % column, chunk[column],
data_columns=column
pandas支持多种频率的重采样。要在DolphinDB中实现类似pandas的重采样,我可以使用group-by子句,其中group-by列是对时间列的函数调用。例如,要使用月份频率进行重采样,我可以编写如下SQL:
select count(*) from t group by month(myDate)
当涉及到周频率时,事情就有点不同了,因为DolphinDB没有像week这样的函数。此外,我希望在一周中的特定日期重新采样,例如,星期二。
在我的项目中,我需要检查整个dataframe列中是否存在一些值。示例dataframe:
df=pd.DataFrame([['abc', 'a'], ['def', 'x'], ['aef', 'f']])
df.columns=['a', 'b']
>>>df
a b
0 abc a
1 def x
2 aef f
这个静态代码运行良好:
df['a'].str.contains('f')
我有一个表格的DataFrame
eqt_code ACA_FP AC_FP AI_FP
BDATE
2015-01-01 NaN NaN NaN
2015-01-02 NaN NaN NaN
2015-01-05 1 NaN NaN
2015-01-06 NaN NaN NaN
2015-01-07 NaN NaN NaN
2015-01-08 NaN 0.2 NaN
2015-01-09 NaN
如何在此图中绘制线性回归线?
下面是我的代码:
import numpy as np
import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
#get adjusted close price of Tencent from yahoo
start = datetime.datetime(2007, 1, 1)
end = datetime.datetime(2017, 12, 27)
tencent = pd.DataFrame()
ten
我有一个多维数据对象,它有一个时间轴。我需要根据一个固定的时间序列(如小时或每天)对数据进行存储(随后计算每个时间bin内的相关性,并得到相关时间序列)。然而,当我尝试使用时,我得到了TypeError: Cannot cast ufunc less input from dtype('<m8[ns]') to dtype('<m8') with casting rule 'same_kind'
# xr is xarray; pd is pandas
In [109]: C = numpy.random.randint(-2000,
我有一些未知的DataFrame,可以是任意大小和形状的,例如:
first1 first2 first3 first4
a NaN 22 56.0 65
c 380.0 40 NaN 66
b 390.0 50 80.0 64
我的目标是删除有NaN值的所有列和行。在这种具体情况下,输出应该是:
first2 first4
b 50 64
另外,我需要保留使用" all“的选项,比如在pandas.DataFrame.dropna中,这意味着当一个参
我有一个带有列DataFrame的Pandas data对象data
我想选择符合以下条件的所有行:列'b'、'c'、'g'中的数据不是同时NaN。我试过:
new_data = data[not all(np.isnan(value) for value in data[['b', 'c', 'g']])]
但它不起作用-抛出一个错误:
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <
我正在处理一个数据集,其中我需要从数据集中查找完整的空列。示例: A B C D
nan nan nan nan
1 ss nan 3.0
2 bb w2 4.0
nan nan nan nan 目前,我正在使用 import pandas as pd
nan_col=[]
for col in df.columns:
if df.loc[df[col].isnull()].empty !=True:
nan_col.append(col) 但这是在指定的列中捕获空值,但我需要捕获空行。 expected Answer: row [0,3]
我需要从每月的数据中计算出每年的平均数。如果我的每月数据中有nan值,我希望全年也是nan。
到目前为止,这是我的代码:
station_data = pd.read_csv(station_data_files[0], sep=';', header=0)
station_data = station_data.replace(-999, np.nan)
station_data = station_data.set_index("MESS_DATUM_BEGINN") # it is a row with time dates
station_data_a
我正在做一个虚拟项目来磨练我的蟒蛇技能,但我遇到了一个问题。我有一个pandas列,里面有很多值,我想做以下事情(我设置了chunksize = 1440,因为我想以1440为一组来处理数据,并分别存储每组1440的输出。) 取该列的第一个值(设为'x'),检查其余(1439)个值,如果发现一个大于'x‘的值,则将其设为'y’。如果您发现值大于'y‘的条目,请在单独的列中输入'Profit’。或者,如果您发现值小于'y‘的条目,请在单独的列中输入'Loss’。这是我尝试过的: import pandas as pd
for