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Python 基础视频课 - 1. 编程概论

第一节课交个朋友,大家可以免费看视频课和看课件 (图片格式),但如要获得 PDF 课件和 Jupyter Notebook 还需付费才行。看完视频看完课件如果觉...

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Python 基础视频课 - 2. 元素型数据

这是 Python 基础课的第二节 - 元素型数据。该系列包含 11 节,目录如下:

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信用风险建模 in Python 系列 7 - ASRF 模型

本文是「信用风险建模 in Python」系列的第七篇,其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔,

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盘一盘 Python 特别篇 22 - 分箱之 cut

本贴继续使用上贴的数据,回顾一下是 2018 年的销售数据。接下来用 info(), head(), tail() 几个函数来看看数据集的大小、行标签和列标签。

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盘一盘 Python 特别篇 21 - 分箱之 qcut

当处理连续数值型数据时,将其分箱 (binarize) 成几个组对之后的数据分析是很有用的。本贴介绍的 qcut 就能做到这件事情。首先引入要用到的工具包:

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信用风险建模 in Python 系列 6 - 阈值模型校正

链接:https://pan.baidu.com/s/1FVku6WefSBfhRwWILiaCrw

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信用风险建模 in Python 系列 5 - 阈值模型概述

本文是「信用风险建模 in Python」系列的第五篇,其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔,

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盘一盘 Python 特别篇 20 - SciPy 稀疏矩阵

和稠密矩阵相比,稀疏矩阵的最大好处就是节省大量的内存空间来储存零。稀疏矩阵本质上还是矩阵,只不过多数位置是空的,那么存储所有的 0 非常浪费。稀疏矩阵的存储机制...

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付费系列 2 - 美式和百慕大期权 PDE 有限差分

本篇对美式期权和百慕大期权用 PDE FD 做定价。它们都有提前执行 (early exercise) 的特征,前者可以在任意时间提前行权,后者只能在规定好的一...

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信用风险建模 in Python 系列 4 - 混合模型概述

本文是「信用风险建模 in Python」系列的第四篇,其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔,

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用风险建模 in Python 系列 3 - 独立模型下

本文是「信用风险建模 in Python」系列的第三篇,其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔,

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盘一盘 Python 特别篇 19 - 天数计数|年限

工作日 (business day) 被认为是每周的正式工作的日子。通常对于大多数国家,工作日就是周一至周五,而且不包括公众假期。对于每个国家,公众假期都可能不...

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盘一盘 Python 特别篇 18 - 时区|夏令时

在每个地区,中午 12 点都对应着正午,但是每个地区的 12 点是统一时刻吗?显然不是,要不然也不会有时差概念了。下图最右边的图显示着火车穿过两个时区,那么记录...

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盘一盘 Python 特别篇 16 - DateTime

在 Python 中有一个内置的专门处理“日期时间”的工具包叫做 datetime,而日期 (date) 和时间 (time) 在金融工程中的处处都用得到。

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盘一盘 Python 特别篇 16 - Cross Table

交叉表 (cross table) 是透视表的特例,其默认的整合函数是计算个数或频率。

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盘一盘 Python 特别篇 15 - Pivot Table

从功能上讲,Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。透视表是一种做多维数据分析的工具,还记得 Pandas ...

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从爬虫入坑到数据分析,分享几点我自学Python的经验

身为职场人,收集上万条表格数据做商业分析,裁剪上千张图片,发送数百封邮件...这些都是经常会遇到的场景。我一直期待能有个工具解放我,直到我遇到了Python。

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听说你会玩 Python 系列 4 - LBYL vs EAFP

写了 Python 这么久,是不是对 LBYL 和 EAFP 这两个缩写还一无所知?先看一下它们的全称:

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小孩都看得懂的假设检验

本文是「小孩都看得懂」系列的第十篇,本系列的特点是极少公式,没有代码,只有图画,只有故事。内容不长,碎片时间完全可以看完,但我背后付出的心血却不少。喜欢就好!

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小孩都看得懂的 p-value

本文是「小孩都看得懂」系列的第九篇,本系列的特点是极少公式,没有代码,只有图画,只有故事。内容不长,碎片时间完全可以看完,但我背后付出的心血却不少。喜欢就好!

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