我有一个DataFrame: df_IJR
Out[40]:
Date Close
0 2015-01-02 56.610001
1 2015-01-05 55.744999
2 2015-01-06 54.814999
3 2015-01-07 55.384998
4 2015-01-08 56.355000 如何在循环中执行逐行计算?例如。 for i in df_IJR:
x = 1000/df_IJR.iloc[i,:]['Close']
df_IJR['S
我正在使用IEX,并试图使用扇区规范使用集合筛选器。为此,我需要一份可用部门的清单。我可以得到标准普尔500指数成份股的收盘价。但我想瞄准所有的全球矿业股。理想情况下,我可以使用SIC代码,但这不是一个集合过滤器。
GET /ref-data/sectors
但是我的python代码
batch_api_call_url=f'https://sandbox.iexapis.com/stable/stock/market/ref-data/sectors&token={IEX_CLOUD_API_TOKEN}'
data = requests.get(batch_ap
我正在按照指南对我的模型执行量化不幸的是,我的模型包含一个无法量化的层(重标度层)。为了说明这一点,我使用quantize_annotate_layer只标记其他层进行量化。我通过调用这个代码来做到这一点:
def apply_quantization_to_non_rescaling(layer):
if not isinstance(layer, tf.keras.layers.Rescaling):
print('=> NOT Rescaling')
return tfmot.quantization.keras.quanti
我有一个主表,例如: enter image description here 约翰有4股苹果股票,凯蒂有10股特斯拉股票,艾玛有50股三星股票。但每天,股票价格都在变化,我想每天更新一次。 格式为: enter image description here 我想要将这两行覆盖到主表中,如下所示: enter image description here 我尝试使用'merge‘函数/ 'concat’函数,但总是有重复的。有谁知道更好的方法吗?谢谢您:)
我正在写一个纸交易系统,我有什么工作,但我不禁觉得有一个更好的方法来部分关闭股票头寸;我目前拥有的似乎有点过火。
部分关闭方案:客户A以1美元购买100股X股票,然后以2美元卖出80股股票;留下20股股票。关闭+开放场景:客户A以1美元购买100股X股票,然后该客户以2美元卖出120股股票;以20股打开一个新的空头头寸。
伪码
我认为发布实际代码与回答这个问题无关。
if (customer has active trade) {
if (quantity to close >= quantity open) {
close open trade
我得到了三个csv文件,一个包含标准普尔500指数成份股公司,另外两个包含它们的成交量和回报数据。如何在Python中从这500家公司中随机选择100家公司
from random import seed
from random import choice
seed(2)
numbers = [i for i in range(100)]
print(data)
for _ in range(50):
selection = choice(numbers)
print(selection)