for i in range(0,len(df)): df["month"][i] = month[df["month"][i]]

时间: 2023-12-27 07:04:20 浏览: 66
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输出任意一个月的月历

这行代码使用了一个 for 循环遍历了 DataFrame 的每一行，然后将每一行中 "month" 列对应的值替换成一个字典 month 中对应的值。具体来说，代码中的 df["month"][i] 表示获取 DataFrame 中第 i 行的 "month" 列的值，然后通过 month[df["month"][i]] 找到对应的字典值，并将其赋值给 df["month"][i]，即将原来的值替换掉。这样做的目的可能是将英文月份转化为数字月份，方便后续的计算和分析。需要注意的是，这种逐行遍历的方式效率较低，对于大数据集可能会存在性能问题。
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Python for i in range ()用法详解

for i in range(len(my_list)): print(my_list[i]) # 输出平方数 for i in range(1, 6): print(i * i) # 使用步长为3的序列 for i in range(0, 10, 3): print(i) ### 总结 for i in range()是Python...
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def f(x,l=[]): for i in range(x): l.append(i*i) print(l) f(2) f(3,[3,2,1]) f(3)

for i in range(x): l.append(i*i) print(l) f(2) f(3,[3,2,1]) f(3) 函数f接受两个参数，x和l，其中l有一个默认值[]，表示一个空列表。当不传递l的值时，它将使用默认值。 在第一次调用f(2)...

new_array=np.zeros((4,12,100,9)) for i in range(len(df_array)): new_array[df_array[i][5]-2013][df_array[i][6]-1][df_array[i][1]][df_array[i][2]]+=df_array[i][3] df_new = pd.DataFrame(columns=['创建年', '创建月', '物料编号', '应发库', '销售订单数量']) i=0 for year_ in range(4): for month_ in range(12): for index_ in range(100): for warehouse_ in range(9): if new_array[year_][month_][index_][warehouse_]>0: df_new=df_new.append(pd.DataFrame({'创建年':year_+2013,'创建月':month_+1,'物料编号':index_,'应发库':warehouse_,'销售订单数量':new_array[year_][month_][index_][warehouse_]},index=[i])) i+=1 print(df_new)是否正确？

这段代码是在对new_array进行处理...然后使用四重for循环遍历new_array，将大于0的元素添加到df_new中。最后打印出df_new的内容。 根据代码的逻辑，这段代码应该是正确的。但是需要根据具体的数据集进行验证。

找出以下代码的错误并改正import pandas as pd df=pd.read_csv("D:/qcbj/sj/sales_details.csv") df1=df.dropna() df1.to_csv('D:/qcbj/sj/sales_dropna.csv',index=None) count=0 for i in range(len(df)): if (df['应发库'][i]!="sz" and df['应发库'][i]!="cs" and df['应发库'][i]!="sy" and df['应发库'][i]!="sh" and df['应发库'][i]!="cd" and df['应发库'][i]!="xa" and df['应发库'][i] !="km" and df['应发库'][i]!="jn" and df['应发库'][i]!="bj"): count+=1 print (count) droplist=[] for i in range(len(df)): if (df['应发库'][i]!="sz"and df['应发库'][i]!="cs"and df['应发库'][i]!="sy"and df['应发库'][i]!="sh"and df['应发库'][i]!="cd"and df['应发库'][i]!="xa"and df['应发库'][i]!="km"and df['应发库'][i]!="jn"and df['应发库'][i]!="bj"): droplist.append(i) df2=df1.drop(labels=droplist,axis=0) temp1=[] temp2=[] for i in range(len(df)): temp1.append(df['销售订单数量'][i].replace(',','')) temp2.append(df['销售订单数量'][i].replace(',','')) df['销售订单数量']=temp1 df['销售订单数量']=temp2 x=pd.factorize(df['物料编号']) y=pd.factorize(df['应发库']) df['物料编号']=x[0] df['应发库']=y[0] year=[] month=[] for i in range(len(df)): year.append(int(df['创建日期'][i][0:4])) month.append(int(df['创建日期'][i][5:7])) df['创建年']=year df['创建月']=month df import numpy as np df_array=np.array(df)

4. 在执行 year.append(int(df['创建日期'][i][0:4])) 和 month.append(int(df['创建日期'][i][5:7])) 时，应该使用 df1 而不是 df。 5. 在执行 df_array=np.array(df) 时，应该使用 df1 而不是 df。 以下是...

#4.1 第5和第8页 for shape in prs.slides[4].shapes: if shape.shape_type==19: table_1=shape break for row in range(0,len(df_repo_spread_sum.index)): for col in range(len(df_repo_spread_sum.columns)): table_1.table.cell(row+2,col).text=df_repo_spread_sum.iloc[row,col] table_1.table.cell(row+2,col).text_frame.auto_size table_1.table.cell(0,1).text=str(int(now_time.month)-1)+"月" table_1.table.cell(0,3).text=str(int(now_time.month)-2)+"月" if int(now_time.month)-1==1: table_1.table.cell(0,5).text="全年(1月)" else: table_1.table.cell(0,5).text="全年（1-"+str(int(now_time.month)-1)+"）月" for shape in prs.slides[7].shapes: if shape.shape_type==19: table_2=shape break for row in range(0,len(df_reverserepo_spread_sum.index)): for col in range(len(df_reverserepo_spread_sum.columns)): table_2.table.cell(row+2,col).text=df_reverserepo_spread_sum.iloc[row,col] table_2.table.cell(0,1).text=str(int(now_time.month)-1)+"月" table_2.table.cell(0,3).text=str(int(now_time.month)-2)+"月" if int(now_time.month)-1==1: table_2.table.cell(0,5).text="全年(1月)" else: table_2.table.cell(0,5).text="全年（1-"+str(int(now_time.month)-1)+"）月"

这段代码的主要作用是将 df_repo_spread_sum 和 df_reverserepo_spread_sum 两个数据框中的数据写入到 PPT 文件中指定的表格中，同时修改表格中的文本内容。具体来说，它遍历 PPT 文件中第 5 和第 8 页的所有...

为以下代码注释import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt df = pd.read_csv("./911.csv") df["timeStamp"] = pd.to_datetime(df["timeStamp"]) temp_list = df["title"].str.split(": ").tolist() cate_list = [i[0] for i in temp_list] # print(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0],1))) df["cate"] = pd.DataFrame(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0], 1))) df.set_index("timeStamp", inplace=True) print(df.head(1)) plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) for group_name, group_data in df.groupby(by="cate"): # 对不同的分类都进行绘图 count_by_month = group_data.resample("M").count()["title"] _x = count_by_month.index print(_x) _y = count_by_month.values _x = [i.strftime("%Y%m%d") for i in _x] plt.plot(range(len(_x)), _y, label=group_name) plt.xticks(range(len(_x)), _x, rotation=45) plt.legend(loc="best") plt.show()

cate_list = [i[0] for i in temp_list] # 将分类作为新的一列添加到df中 df["cate"] = pd.DataFrame(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0], 1))) # 将时间戳列设置为df的索引 df.set_index("timeStamp", in...

time1.append(ceres_sec) df99=pd.DataFrame(time1,columns=['time']) ceres11=pd.concat([ceres,df99],axis=1) p=pd.concat([bsrn,df999],axis=1) result = [] for x in range(len(time1)): final2 = p[((p['time']<=time1[x]+900)&(p['time']>=time1[x]-900))] # ceres_T=ceres.index(time1[x]) final2=final2.reset_index(drop=True) if not final2.empty: dfb=final2['year'].values dfc=final2['month'].values dfd=final2['day'].values dfe=final2['hour'].values dff=final2['min'].values dfi=final2['total_FS'].values for w in range(len(final2)): z=sum(final2['total_FS'])/len(final2) 怎么使得z与ceres的每一行一一对应

for x in range(len(time1)): final2 = p[((p['time']<=time1[x]+900)&(p['time']>=time1[x]-900))] final2=final2.reset_index(drop=True) if not final2.empty: z=sum(final2['total_FS'])/len(final2) z_...

请你按照检查修改以下代码，要求高质量代码，要求可维护性、可靠性、适应性、可测试性、安全性高。代码如下：'''import struct import pandas as pd def read_dat(file_path): with open(file_path, 'rb') as f: data = f.read() data_len = len(data) n = data_len // 32 result = [] for i in range(n): start = i * 32 # 解析日期和时间 date, time = struct.unpack('<HH', data[start:start+4]) year = date // 2048 + 2004 month = date % 2048 // 100 day = date % 100 hour = time // 60 minute = time % 60 # 解析价格和成交量 open_price, high_price, low_price, close_price = struct.unpack('<IIII', data[start+4:start+20]) open_price /= 100 high_price /= 100 low_price /= 100 close_price /= 100 amount, volume = struct.unpack('<fi', data[start+20:start+28]) # 添加到结果列表中 result.append([year, month, day, hour, minute, open_price, high_price, low_price, close_price, amount, volume]) # 将结果转化为DataFrame并返回 return pd.DataFrame(result, columns=['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute', 'open_price', 'high_price', 'low_price', 'close_price', 'amount', 'volume']) def save_csv(file_path): # 读取5分钟数据并保存为CSV格式 df_5min = read_dat(file_path + 'sz000001.lc5') df_5min.to_csv(file_path + 'sz000001_5min.csv', index=False) # 读取1分钟数据并保存为CSV格式 df_1min = read_dat(file_path + 'sz000001.lc1') df_1min.to_csv(file_path + 'sz000001_1min.csv', index=False) # 指定文件路径并保存为CSV格式 save_csv('d:\\')'''

for i in range(n): start = i * 32 date, time, open_price, high_price, low_price, close_price, amount, volume = struct.unpack(', data[start:start+32]) result[i, 0] = date // 2048 + 2004 result[i, ...

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)

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) save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH) ...

for x in range(len(time1)): final2 = p[((p['time']<=time1[x]+900)&(p['time']>=time1[x]-900))] # ceres_T=ceres.index(time1[x]) final2=final2.reset_index(drop=True) if not final2.empty: dfb=final2['year'].values dfc=final2['month'].values dfd=final2['day'].values dfe=final2['hour'].values dff=final2['min'].values dfi=final2['total_FS'].values for w in range(len(final2)): z=sum(final2['total_FS'])/len(final2) 怎么把这段代码中的time1[x]与z一一对应

for x in range(len(time1)): final2 = p[((p['time']<=time1[x]+pd.Timedelta(seconds=900))&(p['time']>=time1[x]-pd.Timedelta(seconds=900)))] final2 = final2.reset_index(drop=True) if not final2.empty:...

以下代码由重复部分内容，请你检查优化，高质量代码，要求可维护性、可靠性、适应性、可测试性、安全性等。 from struct import * import numpy as np import pandas as pd ofile=open('D:\\sz000001.lc1','rb') buf=ofile.read() ofile.close() num=len(buf) no=num//32 # 原来是这样的，在python2中， '整数 / 整数 = 整数'，以上面的 100 / 2 就会等于 50， 并且是整数。 # 而在python3中， ‘整数/整数 = 浮点数’， 也就是100 / 2 = 50.0， 不过，使用 '//'就可以达到原python2中'/'的效果。 b=0 e=32 dl = [] for i in range(no): a=unpack('hhfffffii',buf[b:e]) dl.append([str(int(a[0]/2048)+2004)+'-'+str(int(a[0]%2048/100)).zfill(2)+'-'+str(a[0]%2048%100).zfill(2),str(int(a[1]/60)).zfill(2)+':'+str(a[1]%60).zfill(2)+':00',a[2],a[3],a[4],a[5],a[6],a[7]]) b=b+32 e=e+32 df = pd.DataFrame(dl, columns=['date','time','open','high','low','close','amount','volume']) print(df) ofile=open('D:\\sz000001.lc5','rb') buf=ofile.read() ofile.close() num=len(buf) no=num//32 # 原来是这样的，在python2中， '整数 / 整数 = 整数'，以上面的 100 / 2 就会等于 50， 并且是整数。 # 而在python3中， ‘整数/整数 = 浮点数’， 也就是100 / 2 = 50.0， 不过，使用 '//'就可以达到原python2中'/'的效果。 b=0 e=32 dl = [] for i in range(no): a=unpack('hhfffffii',buf[b:e]) dl.append([str(int(a[0]/2048)+2004)+'-'+str(int(a[0]%2048/100)).zfill(2)+'-'+str(a[0]%2048%100).zfill(2),str(int(a[1]/60)).zfill(2)+':'+str(a[1]%60).zfill(2)+':00',a[2],a[3],a[4],a[5],a[6],a[7]]) b=b+32 e=e+32 df = pd.DataFrame(dl, columns=['date','time','open','high','low','close','amount','volume']) print(df)

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], ...

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)

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], ...

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)

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]) data_list.append([date_str, time_str,...

data_2021 = df[df['中标时间'].str.startswith('2021')] monthly_counts = data_2021.groupby(data_2021['中标时间'].str.slice(5, 7))['标段编号'].count() fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) ax.plot(monthly_counts.index, monthly_counts.values, marker="D") ax.set_xlabel("Month") ax.set_ylabel("Number of Sections") ax.set_title("Monthly Section Counts in 2021") ax.set_xticks(list(range(0, 12))) ax.set_xticklabels(["Jan.", "Feb.", "Mar.", "Apr.", "May", "Jun.", "Jul.", "Aug.", "Sep.", "Oct.", "Nov.", "Dec."]) ax.spines["right"].set_visible(False) ax.spines["top"].set_visible(False) ax.grid(True, axis="y", linestyle="--") for i in range(len(monthly_counts)): ax.text(monthly_counts.index[i], monthly_counts.values[i], f"{monthly_counts.values[i]}", ha="center", va="bottom") ax.plot(monthly_counts.index[i], monthly_counts.values[i], marker="D", markersize=8, color="#D35368") plt.show()

这段代码是用于数据可视化的，主要作用是绘制2021年每个月的标段数量的折线图。首先，通过筛选数据得到2021年的数据；然后，使用groupby方法按月份进行分组...最后，使用for循环和text方法在每个数据点上添加文本标签。

sales = list(np.diff(data["#Passengers"])) data2 = { "Month":data1.index[1:], #1月1日是空值，从1月2号开始取 "#Passengers":sales } df = pd.DataFrame(data2) df['Month'] = pd.to_datetime(df['Month']) #df[''date]数据类型为“object”，通过pd.to_datetime将该列数据转换为时间类型，即datetime。 data_diff = df.set_index(['Month'], drop=True) #将日期设置为索引 data_diff.head() print(data_diff) fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1=fig.add_subplot(211) fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data_diff,lags=20,ax=ax1) ax2 = fig.add_subplot(212) fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data_diff,lags=20,ax=ax2) plt.show() # 为了控制计算量，我们限制AR最大阶不超过6，MA最大阶不超过4。 sm.tsa.arma_order_select_ic(data_diff,max_ar=100,max_ma=4,ic='aic')['aic_min_order'] # AIC ''' #对模型进行定阶 pmax = int(len(df) / 10) #一般阶数不超过 length /10 qmax = int(len(df) / 10) bic_matrix = [] for p in range(pmax +1): temp= [] for q in range(qmax+1): try: temp.append(ARIMA(data, (p, 1, q)).fit().bic) except: temp.append(None) bic_matrix.append(temp) bic_matrix = pd.DataFrame(bic_matrix) #将其转换成Dataframe 数据结构 p,q = bic_matrix.stack().idxmin() #先使用stack 展平， 然后使用 idxmin 找出最小值的位置 print(u'BIC 最小的p值 和 q 值：%s,%s' %(p,q)) # BIC 最小的p值 和 q 值：0,1 #所以可以建立ARIMA 模型，ARIMA(0,1,1) ''' model = ARIMA(data, (0,1,1)).fit() #model.summary2() predictions_ARIMA_diff = pd.Series(model.fittedvalues, copy=True) print("========") print(predictions_ARIMA_diff.head()) exit() plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(predictions_ARIMA_diff,label="forecast_diff") plt.plot(data_diff,label="diff") plt.xlabel('日期',fontsize=12,verticalalignment='top') plt.ylabel('销量差分',fontsize=14,horizontalalignment='center') plt.legend() plt.show()

然后，代码建立了ARIMA(0,1,1)模型，并使用该模型对差分后的数据进行了拟合。拟合后得到的值存储在predictions_ARIMA_diff中，并打印出前几行。 最后，代码绘制了拟合值和差分后数据的图形，并使用exit()函数退出...

解释这个代码def Agg(Feature):     for dataset in [df_train,df_test]:         for feat_1 in ['year','month','WeekOfYear','day']:             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_mean'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].mean()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_median'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].median()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_std'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].std()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_min'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].min()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_max'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].max()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_sum'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].sum()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_range'] = dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_max'] - dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_min']             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_var'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].var()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_skew'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].skew()))             for n in [0.10,0.25,0.75,0.90]:                 dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_quantile_{n}'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].quantile(n)))        feats = ['meantemp'] for feat in feats:             Agg(feat) print('处理删除前的特性: ', df_train.shape) cols = df_train.columns dup = [] for feat_1 in tqdm(cols):     if (feat_1 in dup):         continue     for feat_2 in cols.drop(feat_1):         if (feat_2 in dup):             continue         if (df_train[feat_1].equals(df_train[feat_2])):             df_train.drop(feat_2,inplace=True,axis=1)             dup.append(feat_2) for feat in tqdm(df_test.columns):     if ((len(df_train[feat].value_counts().keys()) == 1) | (len(df_test[feat].value_counts().keys()) == 1)):         df_train.drop(feat,inplace=True,axis=1)         df_test.dr

op(feat,inplace=True,axis=1) 这个代码实现了对特征进行聚合的操作，将每个特征在年、月、周、日等维度上的均值、中位数、标准差、最小值、最大值、求和、极差、方差、偏度、分位数等统计量都计算出来，并且添加到...

import csv import random import datetime fn = 'data.csv' with open(fn, 'w') as fp: # 创建 csv 文件写入对象 wr = csv.writer(fp) # 写入表头 wr.writerow(['日期', '营业额']) # 生成模拟数据 startDate = datetime.date(2022, 1, 1) # 生成 365 个模拟数据 for i in range(365): # 生成一个模拟数据，写入 csv 文件 amount = 500 + i*5 + random.randrange(100) wr.writerow([str(startDate), amount]) # 下一天 startDate = startDate + datetime.timedelta(days=1)（1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所有缺失值。 （2）绘制折线图，显示该商场每天的营业额情况，并把图形保存为本地文件 Te.jpg； （3）绘制柱状图，显示每个月份的营业额，并把图形保存为本地文件 Ye.jpg； （4）按月份进行统计，找出相邻两个月最大涨幅，并把涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt； （5）按季度统计该商场 2022年的营业额数据，绘制饼状图显示2022年4个季度的营业额分布情况，并把图形保存为本地文件Je.jpg。

for i in range(len(monthly_sales)-1): increase = monthly_sales[i+1] - monthly_sales[i] if increase > max_increase: max_increase = increase max_month = monthly_sales.index[i+1] with open('maxMonth...

从本地d:\路径下导入两个通达信股票系统盘后下载的文件，5分钟数据文件名为sz000001.lc5、1分钟数据文件名为sz000001.lc1；通达信5分钟、1分钟数据格式为二进制格式，内容为''' 00 ~ 01 字节 日期，整型；计算方法为：year = floor(num/2048) + 2004; month = floor(mod(num,2048)/100); day = mod(mod(num,2048), 100); 02 ~ 03 字节 0点至目前的分钟数，整型 04 ~ 07 字节 开盘价100，整型 08 ~ 11 字节 最高价100，整型 12 ~ 15 字节 最低价100，整型 16 ~ 19 字节 收盘价100，整型 20 ~ 23 字节 成交额*100，float型 24 ~ 27 字节 成交量（股），整型 28 ~ 31 字节 （保留）'''，请你将导入的两个数据文件（通达信5分钟、1分钟数据格式）用python第三方解析包解析数据、并存为CSV格式文件，并保存在相同相同路径下。

for i in range(n): start = i * 32 # 日期 date = struct.unpack(', data[start:start+2])[0] year = date // 2048 + 2004 month = date % 2048 // 100 day = date % 100 # 时间 time = struct.unpack(', ...

在df的date列，有一系列年-月-日，但是是断断续续的，我希望得到每个月最后7个日子，如何呢？

如果你有一个Pandas DataFrame df，其中的date列包含了不连续的日期，...mask = date_range.isin(last_days_of_month) selected_dates = date_range[mask] 现在selected_dates就包含每个月的最后7个日期了。

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