def match_dat(tarDF, time_idx): result = False count = 1 row = np.nan for idx, row in tarDF.iterrows(): timerr = (time_idx - idx) / np.timedelta64(1, 's') if (np.abs(timerr) <= TIM_ERR): result = True break # 如果目标时间比基准时间晚了120秒，即后面所有数据的晚的更多，直接退出时间匹配 elif (timerr < -120): break count = count + 1 return [result, count, row]

这是一个函数，它的作用是从一个数据框中找到最接近给定时间的那一行，并返回匹配的结果、查找次数和匹配的行。其中，`tarDF`是目标数据框，`time_idx`是给定的时间，`TIM_ERR`是允许的时间误差。函数首先初始化了 `result`、`count` 和 `row` 这三个变量，然后通过遍历 `tarDF` 中的每一行，计算该行的时间与给定时间的差值 `timerr`。如果 `timerr` 的绝对值小于等于 `TIM_ERR`，则将 `result` 赋值为 `True` 并跳出循环，否则如果 `timerr` 小于 -120，则直接退出时间匹配，最后返回三个值。

相关问题

def match_dat(tarDF, time_idx): result = False count = 1 row = np.nan for idx, row in tarDF.iterrows(): timerr = (time_idx - idx) / np.timedelta64(1, 's') if (np.abs(timerr) <= TIM_ERR): result = True break

这段代码的作用是在目标数据框tarDF中查找与给定时间戳time_idx最接近的时间戳，并返回是否找到的结果。具体来说，它会遍历tarDF中的所有时间戳，计算该时间戳与给定时间戳之间的时间差timerr，并判断这个时间差是否小于等于一个给定的阈值TIM_ERR。如果找到了一个时间戳使得时间差小于等于阈值，那么返回True，否则返回False。其中，np.timedelta64(1, 's')表示一秒的时间差。

df = pd.read_csv('stock_comments_analyzed.csv', parse_dates=['created_time']) grouped = df['polarity'].groupby(df.created_time.dt.date) def BI_Simple_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() return (pos-neg)/(pos+neg) BI_Simple_index = grouped.apply(BI_Simple_func) def BI_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() bi = np.log(1.0 * (1+pos) / (1+neg)) return bi BI_index = grouped.apply(BI_func) sentiment_idx = pd.concat([BI_index.rename('BI'), BI_Simple_index.rename('BI_Simple')], axis=1) quotes = pd.read_csv('./data/sh000001.csv', parse_dates=['date']) quotes.set_index('date', inplace=True) sentiment_idx.index = pd.to_datetime(sentiment_idx.index) merged = pd.merge(sentiment_idx, quotes, how='left', left_index=True, right_index=True) merged.fillna(method='ffill', inplace=True) merged['BI_MA'] = merged['BI'].rolling(window=10, center=False).mean() merged['BI_Simple_MA'] = merged['BI_Simple'].rolling(window=10, center=False).mean() merged.to_csv('merged_sentiment_idx.csv')

这段代码是关于股票情绪指数的计算和处理，包括读取股票评论数据并按日期分组，定义了两个函数用于计算简单的情绪指数和 BI 指数，然后将这些指数与股票行情数据进行合并并计算移动平均数，最后将结果保存到 csv 文件中。其中，BI 指数是一种用于衡量市场情绪的指标，通过计算买方和卖方之间的力量平衡来反映市场的情绪状态。