import+pandas+as+pd import+numpy+as+np from+datetime+import+datetime date_list+=+['+2015/06/01',+'20

时间: 2023-12-14 08:33:04 浏览: 31
`import pandas as pd`的作用是将pandas库导入并命名为pd，以便在代码中使用。pandas是一个数据处理库，可以用于数据清洗、转换、分析等。`import numpy as np`的作用是将numpy库导入并命名为np，以便在代码中使用。numpy是一个数学库，可以用于数值计算、数组操作等。`from datetime import datetime`的作用是从datetime模块中导入datetime类，以便在代码中使用。datetime类可以用于处理日期和时间。 下面是代码示例： ```python import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime date_list = ['2015/05/01', '2015/05/02', '2015/05/03', '2015/05/04', '2015/05/05', '2015/05/06', '2015/05/07', '2015/05/08', '2015/05/09', '2015/05/10', '2015/05/11', '2015/05/12', '2015/05/13', '2015/05/14', '2015/05/15', '2015/05/16', '2015/05/17', '2015/05/18', '2015/05/19', '2015/05/20', '2015/05/21', '2015/05/22', '2015/05/23', '2015/05/24', '2015/05/25', '2015/05/26', '2015/05/27', '2015/05/28', '2015/05/29', '2015/05/30', '+2015/06/01', '20?'] # 将日期字符串转换为datetime类型 date_list = [pd.to_datetime(date, errors='coerce') for date in date_list] print(date_list) ``` 运行结果： ``` [Timestamp('2015-05-01 00:00:00'), Timestamp('2015-05-02 00:00:00'), Timestamp('2015-05-03 00:00:00'), Timestamp('2015-05-04 00:00:00'), Timestamp('2015-05-05 00:00:00'), Timestamp('2015-05-06 00:00:00'), Timestamp('2015-05-07 00:00:00'), Timestamp('2015-0... ```

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import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import ...

def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

import pandas as pd import numpy as np import datetime def fill_missing_data(data): """ 将缺失值按照前向填充的方式进行填充 """ data.fillna(method='ffill', inplace=True) return data def generate...

import pandas as pd import numpy as np #读取训练样本 data = pd . read_csv ("D:\\数据挖掘\\实验\\实验六\\train.csv") #处理 data _ received 属性并转为时间类型 data ['date_received']= data['date_received']. astype('str').apply(lambda x :x.split ('.')[0]) data ['date_received']= pd . to_datetime ( data['date_received']) 报错 data ['date']= pd.to_datetime(data['date']) ^ SyntaxError: invalid syntax解决

import numpy as np # 读取训练样本 data = pd.read_csv("D:\\数据挖掘\\实验\\实验六\\train.csv") # 处理 data_received 属性并转为时间类型 data['date_received'] = data['date_received'].astype('str')....

解释这段代码import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime from scipy.stats import skew from scipy.special import boxcox1p from scipy.stats import boxcox_normmax from sklearn.linear_model import ElasticNetCV, LassoCV, RidgeCV, Ridge from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.svm import SVR from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import RobustScaler, StandardScaler from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse from sklearn.metrics import make_scorer from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor from sklearn.linear_model import LinearRegression from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor # from xgboost import XGBRegressor # from lightgbm import LGBMRegressor import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

- import numpy as np：导入NumPy库，并将其简写为np，以方便使用。 - import pandas as pd：导入Pandas库，并将其简写为pd，以方便使用。 - from datetime import datetime：从datetime模块中导入datetime...

import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)运行有错误

import numpy as np import pandas as pd import talib from zipline import run_algorithm def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context....

pandas pd.to_datetime转换为datetime

pandas的pd.to_datetime()函数可以将数据转换为datetime格式。这个函数可以接受多种不同类型的输入，包括字符串、numpy的datetime64类型、python的datetime类型等。通过使用这个函数，你可以将数据转换为datetime...

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import pandas as pd data = pd.read_csv('police.csv') data['stop_datetime'] = pd.to_datetime(data.stop_date) 这将把data中的stop_date列转换为stop_datetime列，使其变为datetime64[ns]类型的数据...

data 是datafame格式，def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 优化代码

date_history = pd.to_datetime(date_history, format='%Y/%m/%d %H:%M') # 时间间隔为15分钟，使用 resample 补充缺失数据 data = pd.DataFrame({'load': data_history}, index=date_history) data = data....
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Numpy&pandas（六）–datetime

import numpy as np 时间日期 时间戳 tiimestamp：固定的时刻 -> pd.Timestamp 固定时期 period：比如 2016年3月份，再如2015年销售额 -> pd.Period 时间间隔 interval：由起始时间和结束时间来表示，固定时期是...

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