for n in data_year: if (n.year >2016 & n.month >1) : print()
时间: 2024-02-19 22:59:27 浏览: 53
在你的代码中,运算符 `&` 应该改为 `and`,因为 `&` 是按位与运算符,而不是逻辑与运算符。另外,你的 `print()` 函数中没有任何参数,这样会输出一个空行。你需要在括号中添加你想要输出的信息,例如:
```
for n in data_year:
if (n.year > 2016 and n.month > 1):
print(n.year, n.month)
```
这个代码片段将会遍历 `data_year` 列表中的每个元素 `n`,如果 `n` 的年份大于2016且月份大于1,则输出该元素的年份和月份。你可以根据需要调整输出的内容。
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解析代码:year_months = [] for year in years: for month in months: year_months.append('{}{}'.format(year, month if month > 9 else '0{}'.format(month))) for city in city_map: for year_month in year_months: try: print('爬取{} {} 的气温数据'.format(city, year_month)) url = 'http://www.tianqihoubao.com/lishi/{}/month/{}.html'.format(city_map[city], year_month) print(url) response = requests.get(url) response = response.text soup = BeautifulSoup(response, 'lxml') items = soup.table.find_all('tr') for i, item in enumerate(items): if i == 0: continue data = item.find_all('td') all_city.append(city) date = remove_space(data[0].text) tianqi = remove_space(data[1].text) qiwen = remove_space(data[2].text) feng = remove_space(data[3].text) all_date.append(date) all_tianqi.append(tianqi) all_qiwen.append(qiwen) all_feng.append(feng) except: pass
这段代码的作用是爬取指定城市在指定年月的气温数据,并将爬取的数据存储到四个列表中:all_city, all_date, all_tianqi, all_feng。具体的流程如下:
1. 首先,通过年份列表 years 和月份列表 months,生成一个包含所有年月组合的列表 year_months。
2. 然后,遍历城市映射表 city_map 中的每个城市,以及 year_months 列表中的每个年月组合,尝试爬取对应城市和年月的气温数据。
3. 如果爬取成功,则解析返回的 HTML 页面,提取其中的气温数据,并将其分别存储到 all_city, all_date, all_tianqi, all_feng 四个列表中。
4. 如果爬取失败,则跳过当前城市和年月组合,继续处理下一个组合。
需要注意的是,这段代码中使用了 try-except 语句来捕捉可能出现的异常,并在出现异常时直接跳过当前城市和年月组合,避免程序因为异常而中断。
factor_out = 'PE' datafit = result[['yearmonth','Ret', 'Rfree', 'ExRet', 'PE','PEL1']].copy(deep=True) n_in = np.sum(datafit['yearmonth'] <= 20080101) n_out = np.sum(datafit['yearmonth'] > 20080101) rout = np.zeros(n_out) rmean = np.zeros(n_out) rreal = np.zeros(n_out) rfree = np.zeros(n_out) volt2 = np.zeros(n_out) for i in range(n_out): model = smf.ols('ExRet ~ PEL1', data=datafit[['ExRet', 'PEL1']].iloc[:(n_in+i),:]) results = model.fit() b = results.params['Intercept'] k = results.params['PEL1'] f = datafit['PE'].iloc[n_in+i-1] rreal[i] = datafit['ExRet'].iloc[n_in+i] rfree[i] = datafit['Rfree'].iloc[n_in+i] rout[i] = k*f+b rmean[i] = np.mean(datafit['ExRet'].iloc[:(n_in+i)].values) volt2[i] = np.sum(datafit['Ret'].iloc[(n_in+i-9):(n_in+i)].values**2) print('Out-of-sample tests for one factor model with OLS:') print('Predictor: {:s}'.format(factor_out)) R2os, MFSEadj, pvalue_MFSEadj = myfun_stat_gains(rout, rmean, rreal) Uout, Umean, DeltaU = myfun_econ_gains(rout, rmean, rreal, rfree, volt2, gmm=5) del datafit修改代码
这段代码的功能是进行一个单因子模型的外样本测试,使用OLS回归模型进行预测。具体来说,它对于给定的因子('PE'),使用历史数据中的'PEL1'值作为预测变量,对历史数据中的'ExRet'进行回归,得到截距项b和系数k,然后使用未来一个月的'PE'值f,带入回归模型,得到对未来一个月的'ExRet'的预测值rout。然后,它计算了一些统计指标(如R方、平均方差误差等)来评估预测性能,并计算了一些经济指标(如收益、风险等)来评估投资效果。最后,它输出了这些指标的值。如果需要修改代码,需要根据具体需求进行修改。