from fastai.tabular.core import add_datepart new_data = df[['trade_date','close']].sort_index(ascending=True, axis=0) #create features add_datepart(new_data,'trade_date') new_data.drop('trade_Elapsed', axis=1, inplace=True) #elapsed will be the time stamp new_data.head()。解释每行代码作用
时间: 2024-03-04 09:48:54 浏览: 16
当然可以,以下是对这段代码的每行进行注释:
```
# 导入必要的库
from fastai.tabular.core import add_datepart
# 从原始数据框中提取需要的列并按日期排序
new_data = df[['trade_date', 'close']].sort_index(ascending=True, axis=0)
# 添加日期相关的特征
add_datepart(new_data, 'trade_date') # 对new_data数据框中的日期列进行处理,将其拆分为年、月、日等特征
# 删除trade_Elapsed列
new_data.drop('trade_Elapsed', axis=1, inplace=True) # 由于我们已经拆分了日期相关的特征,因此可以删除trade_Elapsed列
# 查看数据框的前5行
new_data.head()
```
注释中的代码用途如下:
- 第二行代码 `new_data = df[['trade_date', 'close']].sort_index(ascending=True, axis=0)` 从原始数据框 df 中提取包含交易日期和收盘价的列,并按日期升序排序,生成一个新的数据框 new_data。
- 第四行代码 `add_datepart(new_data, 'trade_date')` 对 new_data 数据框中的 trade_date 列进行处理,将其拆分为年、月、日等特征,例如,将 trade_date 列拆分为 trade_Year、trade_Month、trade_Week、trade_Day、trade_Dayofweek、trade_Dayofyear、trade_Is_month_end、trade_Is_month_start、trade_Is_quarter_end 和 trade_Is_quarter_start 等特征列。
- 第六行代码 `new_data.drop('trade_Elapsed', axis=1, inplace=True)` 删除 trade_Elapsed 列,因为我们已经拆分了日期相关的特征。
- 第八行代码 `new_data.head()` 查看数据框 new_data 的前5行。
希望这些注释能够更好地帮助您理解这段代码的功能。