df5=df5.append({"batch":name,"pc":d_minus_a_1,"before10M":d_minus_a_2,"after10M":d_minus_a_3},ignore_index=True) 以上代码转换为使用concat函数实现

时间: 2023-11-11 15:06:54 浏览: 120
XLSX

16330110_558c2dd6094e47ddcb5e5f5700a83df5.xlsx

使用`concat`函数可以将以上代码转换如下： ```python df5 = pd.concat([df5, pd.DataFrame({"batch": [name], "pc": [d_minus_a_1], "before10M": [d_minus_a_2], "after10M": [d_minus_a_3]})], ignore_index=True) ```
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for i in range(len(df3)): df5=df3.iloc[:,i]-df4.iloc[:,i] df5.append(df5） 如何修改优化

df3[df5.columns] = df3[df5.columns] - df4[df5.columns] 3. **使用pandas apply函数**：如果计算规则复杂，可以考虑使用apply()函数，但注意性能可能会低于列表推导式。 python df5 = df3.apply(lambda x...

data1 = {'city': '兰州', 'name': '李红', 'year': '2005', 'sex': 'female'}df5 = df5.append(data1, ignore_index=True)中ignore_index=True是什么意思

ignore_index=True 是 ...在你提供的代码中，df5.append(data1, ignore_index=True) 的作用是将字典 data1 添加到 DataFrame df5 中，并返回一个新的 DataFrame，新 DataFrame 中的索引是自动增长的整数索引。

请修改优化以下代码 import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' 5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件，返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path, is_lc1): if is_lc1: interval = '1M' else: interval = '5M' csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_' + interval + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH, True) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH, False) # 以lc1和lc5的文件名分别保存五分钟的数据 file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC1_FILE_PATH))[0] df1_5M = df1.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df1_5M, LC1_FILE_PATH, False) file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC5_FILE_PATH))[0] df5_5M = df5.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df5_5M, LC5_FILE_PATH, False)

df5_5M = df5.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df5_5M, LC5_FILE_PATH, ...

df5= pd.merge(df5, df1, how='left', left_on='公司代码', right_on='公司代码') numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 62.1 GiB for an array with shape (259, 32183100) and data type object

1. 尝试使用更少的内存来处理数据。例如，你可以使用 Pandas 的 dtype 参数来指定列的数据类型，这可以显著减少内存使用量。 2. 尝试分块处理数据。你可以使用 Pandas 的 read_csv 函数的 chunksize 参数来...

df6 = df5.reset_index().iloc[:, 1].sub(df2.iloc[:, 1])什么意思

- df5.reset_index() 将 df5 的索引重置为默认的整数索引，并生成一个新的 DataFrame。 - .iloc[:, 1] 选择新 DataFrame 的所有行，仅保留第二列，这里用到了 .iloc 方法，: 表示所有行，1 表示第二列。...

data1 = {'city':'兰州','name':'李红','year':2005,'sex':'female'} df5._append(data1,ignore_index = True)

这段代码是在使用Pandas库中的DataFrame对象的_append()方法将一个字典数据data1添加到DataFrame ...请注意，正确的写法应该是df5.append(data1, ignore_index=True)，而不是df5._append(data1, ignore_index=True)。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import tushare as ts pro = ts.pro_api('68055e3ab5b3a9b50c8fef138c44546dbd25bea5474439a22134df3d') start_date = '20180510' end_date = '20201030' code_list = ['000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'] for i in code_list: df = pro.daily(ts_code=i, start_date=start_date, end_date=end_date) df = df[['ts_code','trade_date','close']] df.to_csv(f'{i}.csv',encoding='gbk') df1 = pd.read_csv('000568.SZ.csv') df2 = pd.read_csv('000858.SZ.csv') df3 = pd.read_csv('600519.SH.csv') df4 = pd.read_csv('600809.SH.csv') df5 = pd.read_csv('002304.SZ.csv') df=pd.concat([df1,df2,df3,df4,df], ignore_index=True) df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d') df['close'] = df['close'].astype(float) df = df.set_index('trade_date') returns1 = df.loc[df['ts_code'] == '000568.SZ', 'close'].pct_change() returns2 = df.loc[df['ts_code'] == '000858.SZ', 'close'].pct_change() returns3 = df.loc[df['ts_code'] == '600519.SH', 'close'].pct_change() returns4 = df.loc[df['ts_code'] == '600809.SH', 'close'].pct_change() returns5 = df.loc[df['ts_code'] == '002304.SZ', 'close'].pct_change() returns = 0.32 * returns1 + 0.15 * returns2 + 0.10 * returns3 + 0.18 * returns4 + 0.25 * returns5

你的代码是用于计算不同股票的加权平均收益率的。其中，代码列表中包含了5只股票，分别是 '000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'，每只股票的交易数据都是从 '20180510' 到 '20201030' ...

优化代码df1=df[df.name=='Ben'] df2=df[df.name=='Elizabeth'] df3=df[df.name=='John'] df4=df[df.name=='Smith'] df5=df[df.name=='Sherly']

grouped = df.groupby('name') df1 = grouped.get_group('Ben') df2 = grouped.get_group('Elizabeth') df3 = grouped.get_group('John') df4 = grouped.get_group('Smith') df5 = grouped.get_group('Sherly') ...

df5=pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5)) s1=pd.Series(np.arange(3)) df5.sub(s1,axis=1)

最后，它使用 sub 函数将 s1 沿着列的方向（axis=1）从 df5 中减去。 这将导致 df5 的每个元素减去相应的 s1 元素。如果 s1 的长度小于 df5 的列数，那么它将循环使用 s1 中的元素进行计算。

请你修改优化代码，要求在读取完lc1和lc5文件后，分别调用save_to_csv函数将解析后的数据保存为CSV文件。1分文件名格式为文件名_1M。CSV，五分钟文件名格式为：文件名_5M.csv， import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' LC5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件，返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path): csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 file_name = "lc1" df1.to_csv(file_name + "_1M.csv", index=False) file_name = "lc5" df5.to_csv(file_name + "_5M.csv", index=False)

df5_5M = df5.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df5_5M, LC5_FILE_PATH, ...

merged_df5 = pd.merge((merged_df3, merged_df4, on=['date'], how='outer') ^ SyntaxError: invalid syntax. Maybe you meant '==' or ':=' instead of '='?

这个错误是因为在调用 pd.merge...merged_df5 = pd.merge(merged_df3, merged_df4, on=['date'], how='outer') 请注意，pd.merge() 函数的参数是逗号分隔的，而不是用括号括起来的。希望这可以帮助你解决问题。

df1 = data[data.cluster==0] df2 = data[data.cluster==1] df3 = data[data.cluster==2] df4 = data[data.cluster==3] df5 = data[data.cluster==4] plt.scatter(df1.Returns,df1.Variance,color='green',label='cluster 0') plt.scatter(df2.Returns,df2.Variance,color='red',label='cluster 1') plt.scatter(df3.Returns,df3.Variance,color='black',label='cluster 2') plt.scatter(df4.Returns,df4.Variance,color='yellow',label='cluster 3') plt.scatter(df5.Returns,df5.Variance,color='yellow',label='cluster 4') plt.scatter(km.cluster_centers_[:,0],km.cluster_centers_[:,1],color='purple',marker='*',label='centroid') plt.xlabel('Returns') plt.ylabel('Variance') plt.legend()解释一下

这段代码是对聚类结果进行可视化展示，首先通过筛选出每个聚类的数据子集，分别赋值给 df1~df5 这 5 个变量。然后，使用 matplotlib 库的 scatter() 方法，分别将每个聚类的数据点在二维坐标系中绘制出来。其中，每...

data1 = {'city':'兰州','name':'李红','year':2005,'sex':'female'} df5.append(data1, ignore_index=True)报错

当你尝试使用pandas的append()函数将字典data1添加到DataFrame df5中时，可能会遇到错误，因为data1是一个...df5 = df5.append(pd.DataFrame([data1.values()], columns=data1.keys()), ignore_index=True)

data1={'city':'兰州','name':'李红','year':'2005','sex':'female'}df5.append(data1,igore_index=True)

df5 = df5.append(data1, ignore_index=True) 这段代码的作用是将字典 data1 添加到 DataFrame df5 中，并返回一个新的 DataFrame。ignore_index=True 参数的作用是在添加数据时重置索引，使得索引自动...

gram = np.cos(field).reshape(-1, 128) df5 = pd.DataFrame(0, index=range(128), columns=range(128)) for K in range(128): for L in range(128): df5.iloc[K, L] = gram[K][L] * 127.5 + 127.5 array5 = df5.values优化代码

同样可以使用numpy来优化这段代码。可以使用numpy直接进行...gram = np.cos(field).reshape(-1, 128) array5 = gram * 127.5 + 127.5 这样就能直接用numpy数组进行乘法和加法操作，避免了循环和DataFrame的创建。

gram = np.cos(field).reshape(-1, 128) print(gram) df5 = pd.DataFrame(0, index=range(128), columns=range(128)) for i in range(128): for j in range(128): df5.iloc[i, j] = gram[i][j] * 127.5 + 127.5 array5 = df5.values优化代码

这里使用了 df5.values[:] 来获取 df5 对应的二维数组，并使用 numpy 广播的方式对数组进行操作。具体来说，gram * 127.5 + 127.5 这个表达式会生成一个与 gram 形状相同的数组，其中的每个元素都是经过计算的...

请将以下代码补充内容：将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' LC5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件，返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5)

save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH) 其中，os.path.splitext(file_path)[0]可以获取file_path的文件名（不包含扩展名），然后在文件名后面添加.csv扩展名，得到最终的CSV文件路径。然后使用to_csv函数将...

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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。