apple_months = apple.resample('BM').mean() len(apple_months.index)
时间: 2024-05-23 18:11:50 浏览: 12
这段代码的作用是将苹果公司的股票数据按照每个月的最后一个工作日进行重采样(resample)并计算每个月的平均值(mean),然后将结果存储在一个名为apple_months的变量中。接下来,len(apple_months.index)用于计算apple_months的行数,即表示有多少个月的股票数据被计算了平均值。
相关问题
apple_month = apple.resample('BM') apple_month.head()
这段代码存在语法错误,需要在代码末尾添加分号(;)或者使用两行来分别定义和调用 `apple_month` 变量。另外,这段代码的作用是将 `apple` 数据按照每月最后一个工作日进行重采样,并将结果赋值给 `apple_month` 变量。如果你想查看重采样后的结果,可以使用 `head()` 方法查看前几行数据。具体代码如下:
```python
apple_month = apple.resample('BM')
apple_month.head()
```
或者
```python
apple_month = apple.resample('BM')
print(apple_month.head())
```
day1_hourly = day1.resample('H').mean()
根据你的代码,`day1` 是一个时间序列数据,你使用了 `resample` 方法来将其按小时进行重新采样,并计算每个小时内的平均值。
具体来说,`resample('H')` 表示按小时进行重新采样。然后,使用 `mean()` 方法计算每个小时内的平均值。
将重新采样后的结果赋值给 `day1_hourly`,意味着你创建了一个新的 DataFrame,其中包含了按小时重新采样后的数据,每个小时的值是原始数据在该小时内的平均值。
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