import pandas as pd import numpy as np #消除警告的命令 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") #打开表 def open_data_def(): data_df = pd.read_csv("transactions.csv",encoding="gbk") #将列表题修改为中文的 data_df.columns = ["客户号","银行卡号","刷卡金额","刷卡时间","卡类型"] if data_df.duplicated().sum(): use_df = data_df.drop_duplicates() return use_df #添加时间信息函数 def add_time(): use_df = open_data_def() #打开表函数 use_df["刷卡时间"]=pd.to_datetime(use_df.loc[:,"刷卡时间"]) print(use_df.dtypes) use_df["年"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.year use_df["月"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.month use_df["日"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.day use_df["时"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.hour return use_df use_df = add_time() #调用添加时间信息函数 use_df整合按客户号统计的代码与按时间统计的代码到函数中:效果为:可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应 的函数进行操作

时间: 2023-12-27 11:04:56 浏览: 174
好的,我会将你提供的代码整合到一个函数中,并添加选择功能。以下是整合后的代码: ```python import pandas as pd import numpy as np import warnings warnings.filterwarnings("ignore") def open_data_def(): data_df = pd.read_csv("transactions.csv", encoding="gbk") data_df.columns = ["客户号", "银行卡号", "刷卡金额", "刷卡时间", "卡类型"] if data_df.duplicated().sum(): use_df = data_df.drop_duplicates() return use_df def add_time(): use_df = open_data_def() use_df["刷卡时间"] = pd.to_datetime(use_df.loc[:, "刷卡时间"]) use_df["年"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.year use_df["月"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.month use_df["日"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.day use_df["时"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.hour return use_df def customer_or_time_statistics(option): use_df = add_time() if option == "客户号": # 按客户号统计的代码 customer_statistics_result = use_df.groupby("客户号").agg({"刷卡金额": np.sum}) return customer_statistics_result elif option == "时间": # 按时间统计的代码 time_statistics_result = use_df.groupby(["年", "月"]).agg({"刷卡金额": np.sum}) return time_statistics_result else: return "无效选项,请输入'客户号'或'时间'。" # 通过输入选择相应的函数进行操作 option = input("请输入选项(客户号/时间):") result = customer_or_time_statistics(option) print(result) ``` 在上面的代码中,`customer_or_time_statistics` 函数接受一个选项参数 `option`,根据用户输入的选项,函数将执行相应的统计代码并返回结果。请注意,代码中使用了 `input` 函数来获取用户的选项输入。你可以根据实际情况进行调整和修改。 这样,你就可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应的函数进行操作了。
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] import matplotlib as mpl mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import warnings warnings.filterwarnings("ignore") years = range(1997, 2004) months = range(1, 13) data = [ [9.4, 11.3, 16.8, 19.8, 20.3, 18.8, 20.9, 24.9, 24.7, 24.3, 19.4, 18.6], [9.6, 11.7, 15.8, 19.9, 19.5, 17.8, 17.8, 23.3, 21.4, 24.5, 20.1, 15.9], [10.1, 12.9, 17.7, 21, 21, 20.4, 21.9, 25.8, 29.3, 29.8, 23.6, 16.5], [11.4, 26, 19.6, 25.9, 27.6, 24.3, 23, 27.8, 27.3, 28.5, 32.8, 18.5], [11.5, 26.4, 20.4, 26.1, 28.9, 28, 25.2, 30.8, 28.7, 28.1, 22.2, 20.7], [13.7, 29.7, 23.1, 28.9, 29, 27.4, 26, 32.2, 31.4, 32.6, 29.2, 22.9], [15.4, 17.1, 23.5, 11.6, 1.78, 2.61, 8.8, 16.2, None, None, None, None] ] df = pd.DataFrame(data, columns=range(1, 13), index=range(1997, 2004)) df.index.name = '年份' # 平稳性检验 def test_stationarity(timeseries): # 将数组转换为 Series 对象 series = pd.Series(timeseries) # 计算移动平均和移动标准差 rolling_mean = series.rolling(window=3).mean() rolling_std = series.rolling(window=3).std() # 绘制移动平均和移动标准差 plt.figure(figsize=(10, 6),dpi=500) plt.plot(series.values.flatten(), label='原始数据') plt.plot(rolling_mean.values.flatten(), label='移动平均') plt.plot(rolling_std.values.flatten(), label='移动标准差') plt.xlabel('月数') plt.ylabel('接待人数(万人)') plt.title('移动平均和移动标准差') plt.legend() plt.show() # 执行ADF单位根检验 from statsmodels.tsa.stattools import adfuller result = adfuller(series.dropna()) print('ADF检验结果:') print(f'ADF统计量: {result[0]}') print(f'p-value: {result[1]}') print(f'临界值: {result[4]}') # 进行平稳性检验 test_stationarity(df.stack().values.flatten()) # 差分处理 df_diff = df.diff().dropna()

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