print(data1['date'].min(),'至',data1['date'].max())

时间: 2024-01-26 11:02:46 浏览: 97
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求数据中的最大值和最小值

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这段代码是用来打印指定数据集中日期的最小值和最大值。具体来说，假设这个数据集叫做 `data1`，其中包含一个名为 `date` 的列，该列包含日期数据。那么 `data1['date'].min()` 将返回 `date` 列中的最小日期值，`data1['date'].max()` 将返回 `date` 列中的最大日期值。这段代码会将这两个值打印出来，用于查看数据集的时间范围。
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weather_data

daily_averages = data.groupby(data['date_time'].dt.date)['temperature'].mean() weekly_averages = data.groupby(data['date_time'].dt.week)['temperature'].mean() monthly_averages = data.groupby(data['...
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python第16章下载数据课后习题答案.docx

print(f"{current_date} missing data") else: dates.append(current_date) highs.append(high) lows.append(low) # 绘制Sitka数据 dates, highs, lows = [], [], [] get_weather_data("sitka_weather_2021....

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入需要的模块 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from sklearn.metrics import confusion_matrix from itertools import cycle # from scipy import interp from sklearn.metrics import roc_curve, auc data = pd.read_csv('newdate.csv') print(data.head()) print(data.info()) print(data[data['Label'].isnull()]) data = data.dropna() print(data.info()) data['Label'] = data['Label'].map(int) print(data.info()) # 数据归一化 def normalization(data): _range = np.max(data) - np.min(data) return (data - np.min(data)) / _range data['铁水温度'] = normalization(data['铁水温度']) data['透气性指数'] = normalization(data['透气性指数']) print(data) # 相关性分析 plt.figure(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(data=data.corr(), annot=True, cmap='Accent', vmax=1, vmin=-1) plt.show() df = pd.DataFrame(data.groupby(['Label'])['铁水温度'].count()) df.columns = ['num'] df.reset_index(inplace=True) print(df)解释每一行代码

_range = np.max(data) - np.min(data) return (data - np.min(data)) / _range data['铁水温度'] = normalization(data['铁水温度']) data['透气性指数'] = normalization(data['透气性指数']) print(data) # ...

6、每个用户按周求和并差分（一周7天，年度分开），并求取差分结果的基本统计量，统计量同三。 res4 = pd.DataFrame() for col in data_t.columns: # 按周求和 data_weekly = data_t[col].resample('W').sum() # 差分 data_diff = data_weekly.diff(periods=1) # 去除第一个NaN值 data_diff = data_diff[1:] # 求取差分结果的基本统计量 res_temp = pd.DataFrame() res_temp['最大值'] = data_diff.max() res_temp['最小值'] = data_diff.min() res_temp['均值'] = data_diff.mean() res_temp['中位数'] = data_diff.median() res_temp['和'] = data_diff.sum() res_temp['方差'] = data_diff.var() res_temp['偏度'] = data_diff.skew() res_temp['峰度'] = data_diff.kurt() res4 = pd.concat([res4, res_temp.T], axis=1) res4.columns = data_t.columns print("每个用户按周求和并差分的基本统计量") print(res4)修改运行代码

res_temp['最大值'] = data_diff.max() res_temp['最小值'] = data_diff.min() res_temp['均值'] = data_diff.mean() res_temp['中位数'] = data_diff.median() res_temp['和'] = data_diff.sum() res_temp['...

import pandas as pd from openpyxl import Workbook df=pd.read_csv("C:/anaconda/soi.long.data.csv",encoding=('ANSI')) def read_soi_data(file_path): soi_data = pd.read_csv(file_path, index_col=0, parse_dates=True) # 读取CSV文件，指定第一列为日期列，解析为日期格式 soi_data = pd.read_csv(file_path, index_col=0, parse_dates=True) # 将所有时间抽取为单独的列Date（形式为YYYY-MM-01) soi_data['Date'] = soi_data.index.strftime('%Y-%m-01') # 将所有SOI值按照时间顺序抽取为一个单独的SOI soi_data = soi_data[['Date', 'SOI']] # 将所有缺失值丢弃处理 soi_data = soi_data.dropna() # 导出到新的txt文件soi_dropnan.txt soi_data.to_csv('soi_dropnan.txt', sep=',', index=False) return soi_data # 使用示例 soi_data = read_soi_data('soi.long.data.csv') print(soi_data.head()) def read_soi_data(filename): # 读取数据集 df = pd.read_csv(filename, delim_whitespace=True, header=None, names=['SOI']) # 去除缺失值 df.dropna(inplace=True) # 统计最大值、最小值、平均值 soi_max = df['SOI'].max() soi_min = df['SOI'].min() soi_mean = df['SOI'].mean() return soi_max, soi_min, soi_mean # 调用函数读取数据集并统计SOI字段的最大值、最小值、平均值 soi_max, soi_min, soi_mean = read_soi_data('soi_dropnan.txt') # 打印结果 print('SOI字段的最大值为：', soi_max) print('SOI字段的最小值为：', soi_min) print('SOI字段的平均值为：', soi_mean) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def plot_histogram_and_pie_chart(): # 读取文件 data = pd.read_csv('soi_dropnan.txt', delim_whitespace=True, header=None, names=['Date', 'SOI']) # 统计最大值和最小值 maxValue = data['SOI'].max() minValue = data['SOI'].min() # 离散化 category = [minValue, 0, maxValue] labels = ['NinoRelate', 'LaNinaRelate'] data['Label'] = pd.cut(data['SOI'], bins=category, labels=labels) # 保存结果 data.to_csv('soi_dropnan_result.csv', index=False, columns=['Date', 'SOI', 'Label']) # 画饼状图 pie_data = data.groupby('Label').size() pie_data.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.axis('equal') plt.legend() plt.savefig('soi_pie.png', dpi=300) plt.show() # 读取数据 df = pd.read_csv('soi_dropnan_r

I'm sorry, but it seems like the code you provided is incomplete. Can you please provide the rest of the code so that I can better understand what you are trying to achieve?

data = pd.read_excel('RESSET_IDXDRET_上证.xls') data.columns = ['code','name','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() print('交易日天数：',len(r)) print('均值、标准差、偏度、峰度、最大值、最小值和自相关系数:',r.mean(),r.std(),r.skew(),r.kurtosis(),r.max(),r.min())这段代码怎么修改

data.columns = ['code', 'name', 'date', 'r'] # 将'r'列转换为numpy数组 r = data.loc[:, 'r'].values # 将r转换为Pandas数据框 r_df = pd.DataFrame({'r': r}) # 计算交易日天数 num_trading_days = len(r_df)...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/LENOVO/Desktop/air_data.csv') # plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # print(df.describe()) dfnumby=df["FFP_DATE"] df1=dfnumby.dropna() plt.hist(df["FFP_DATE"],bins=np.arange(df["FFP_DATE"].min,df["FFP_DATE"].max,4),density=True) plt.title("各年份入会人数",fontsize=18) plt.xlabel("年份") plt.ylabel("入会人数")

这段代码导入了三个Python库：matplotlib.pyplot，numpy和pandas，并读取了一个名为air_data.csv的CSV文件。这个CSV文件的路径是C:/Users/LENOVO/Desktop/air_data.csv。读取后的数据被存在了一个名为df的pandas数据...

data = pd.read_excel('RESSET_DRESSTK2.xlsx') data.columns = ['code','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() r_df = pd.DataFrame({'r': r.flatten()}) num_trading_days = len(r_df) mean = r_df.mean() std = r_df.std() skewness = r_df.skew() kurtosis = r_df.kurtosis() max_value = r_df.max() min_value = r_df.min() autocorr = r_df.autocorr()修改一下这个程序

1. 检查数据是否成功读取：可以在读取数据后添加一行代码，如print(data.head())，以便检查数据是否成功读取。 2. 指定日期列的格式：如果日期列的格式不是标准的日期格式，可能需要使用pd.to_datetime函数将其...

def xgb_cv(max_depth, learning_rate, n_estimators, gamma, min_child_weight, subsample, colsample_bytree): date_x = pd.read_csv('Train_data1.csv') # Well logging data date_x.rename(columns={"TC": 'label'}, inplace=True) date_x.drop('Depth', axis=1, inplace=True) date_x.drop('MSFL', axis=1, inplace=True) date_x.drop('CNL', axis=1, inplace=True) date_x.drop('AC', axis=1, inplace=True) date_x.drop('GR', axis=1, inplace=True) data = date_x.iloc[2:42, :] label = data.iloc[:, 1:2] data2 = data.iloc[:, :7] train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data2, label, test_size=0.5, random_state=0) xgb_train = xgb.DMatrix(train_x, label=train_y) xgb_test = xgb.DMatrix(test_x, label=test_y) params = { 'eval_metric': 'rmse', 'max_depth': int(max_depth), 'learning_rate': learning_rate, 'n_estimators': int(n_estimators), 'gamma': gamma, 'min_child_weight': int(min_child_weight), 'subsample': subsample, 'colsample_bytree': colsample_bytree, 'n_jobs': -1, 'random_state': 42 } # 进行交叉验证 cv_result = xgb.cv(params, xgb_train, num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10, stratified=False) return -1.0 * cv_result['test-rmse-mean'].iloc[-1] # 定义参数范围 pbounds = {'max_depth': (3, 10), 'learning_rate': (0.01, 0.3), 'n_estimators': (50, 200), 'gamma': (0, 10), 'min_child_weight': (1, 10), 'subsample': (0.5, 1), 'colsample_bytree': (0.1, 1)} # 进行贝叶斯优化，找到最优超参数 optimizer = BayesianOptimization(f=xgb_cv, pbounds=pbounds, random_state=42) optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=25) # 输出最优结果 print(optimizer.max) model = xgb.train(optimizer.max, xgb_train) model.save_model("model3.xgb") return optimizer.max

params1 = xgb_cv(max_depth=5, learning_rate=0.1, n_estimators=100, gamma=0.1, min_child_weight=1, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8) 其中，你可以根据你的具体需求，设置这些参数的值，以得到最佳的...

key = pd.PeriodIndex(data['DATA_DATE'], freq='m') month = data.groupby(by=['CONS_NO', key]) # 按月进行分组 month_sum = month.sum() # 求和的比值 s_e_1, t_f_1 = date_filter(month_sum) s_e_sum = s_e_1.groupby('CONS_NO').sum() t_f_sum = t_f_1.groupby('CONS_NO').sum() se_tf_sum_ratio = date_merge(s_e_sum, t_f_sum, 'sum_ratio') print("每个用户七八月电量和与三四月电量和的比值：\n", se_tf_sum_ratio) month_max = month.max() # 求最大值的比值 s_e_2, t_f_2 = date_filter(month_max) s_e_max = s_e_2.groupby('CONS_NO').max().loc[:, 'KWH'] t_f_max = t_f_2.groupby('CONS_NO').max().loc[:, 'KWH'] se_tf_max_ratio = date_merge(s_e_max, t_f_max, 'max_ratio') print("每个用户七八月电量最大值与三四月电量最大值的比值：\n", se_tf_max_ratio) month_min = month.min() # 求最小值的比值 s_e_3, t_f_3 = date_filter(month_min) s_e_min = s_e_3.groupby('CONS_NO').min().loc[:, 'KWH'] t_f_min = t_f_3.groupby('CONS_NO').min().loc[:, 'KWH'] se_tf_min_ratio = date_merge(s_e_min, t_f_min, 'min_ratio') print("每个用户七八月电量最小值与三四月电量最小值的比值：\n", se_tf_min_ratio) month_mean_sum = month.sum() # 求平均值的比值 s_e_4, t_f_4 = date_filter(month_mean_sum) s_e_mean = s_e_4.groupby('CONS_NO').apply(lambda x: x.sum() / 122) # 先计算每个用户七八月份总的用电量，然后除以总天数，得到平均值 t_f_mean = t_f_4.groupby('CONS_NO').apply(lambda x: x.sum() / 122) # 同上 se_tf_mean_ratio = date_merge(s_e_mean, t_f_mean, 'mean_ratio') print("每个用户七八月电量平均值与三四月电量平均值的比值：\n", se_tf_mean_ratio)优化这段代码

1. 可以将 date_filter 和 date_merge 函数合并为一个函数，避免重复代码。 2. 可以使用 agg 方法代替 apply 方法，进一步提高性能。 3. 可以使用 inplace=True 参数来避免不必要的赋值操作，减少内存占用。 4. 可以...

filepath = r"C:\Users\a0005921\Desktop\各分段比重.xlsx" wb = openpyxl.load_workbook(filepath,data_only=True) # TEST_DATA = [{ 'label': '项目调研', 'start':'2019-02-01 12:00:00', 'end': '2019-03-15 18:00:00'}] Stname = wb["统计"] TEST_DATA = [] for rowdata in Stname.iter_rows(min_row=2,max_row=Stname.max_row,min_col=0,max_col=Stname.max_column): # print(rowdata[6].value) if rowdata[6].value == None: continue else: start_date = datetime.strftime(rowdata[5].value,"%Y-%m-%d") end_date = datetime.strftime(rowdata[6].value,"%Y-%m-%d") actual_s_date = datetime.strftime(rowdata[9].value,"%Y-%m-%d") actual_e_date = datetime.strftime(rowdata[10].value,"%Y-%m-%d") dict = {'分段':rowdata[1].value, 'start':start_date, 'end':end_date, 'actual_s':actual_s_date, 'actual_e':actual_e_date,} TEST_DATA.append(dict)优化这段代码

for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=sheet.max_row, min_col=0, max_col=sheet.max_column): if row[6].value is None: continue else: start_date = datetime.strftime(row[5].value, "%Y-%m-%d") ...

# 统计性描述 print(df1.describe()) # 将日期转换为数字 df1['date'] = df1['date'].apply(lambda x: date2num(pd.to_datetime(x))) # 获取日期数据的最小值和最大值 date_min = mdates.date2num(df1['date'].min()) date_max = mdates.date2num(df1['date'].max()) # 绘制K线图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df1['date'], df1['close'], label='Close') ax.plot(df1['date'], df1['open'], label='Open') ax.plot(df1['date'], df1['high'], label='High') ax.plot(df1['date'], df1['low'], label='Low') ax.legend() ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Price') ax.set_title('坤彩科技') # 设置横轴的显示格式和间隔 #from matplotlib.dates import MonthLocator, DateFormatter #ax.xaxis.set_major_locator(MonthLocator()) # 设置横坐标主刻度为月份 #ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) # 设置刻度标签的格式为"年-月"，可以根据需要进行修改 ax.xaxis.set_major_locator(YearLocator(base=1)) # 设置横坐标主刻度为年份 ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y')) # 设置刻度标签的格式为"年" ax.xaxis.set_minor_locator(MonthLocator(bymonth=(3, 6, 9, 12))) # 设置横坐标次刻度为季度 ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度 font = fm.FontProperties(size=10, style='italic') # 设置斜体字体属性 plt.xticks(fontproperties=font) # 设置刻度标签为斜体 plt.savefig('a1.jpg') # 保存图表 plt.show() # 显示图表 写一个循环，相同上述绘图，从1到14

date_min = mdates.date2num(df['date'].min()) date_max = mdates.date2num(df['date'].max()) # 绘制K线图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df['date'], df['close'], label='Close') ax.plot(df['date'],...

param = {'num_leaves': 31, 'min_data_in_leaf': 20, 'objective': 'binary', 'learning_rate': 0.06, "boosting": "gbdt", "metric": 'None', "verbosity": -1} trn_data = lgb.Dataset(trn, trn_label) val_data = lgb.Dataset(val, val_label) num_round = 666 # clf = lgb.train(param, trn_data, num_round, valid_sets=[trn_data, val_data], verbose_eval=100, # early_stopping_rounds=300, feval=win_score_eval) clf = lgb.train(param, trn_data, num_round) # oof_lgb = clf.predict(val, num_iteration=clf.best_iteration) test_lgb = clf.predict(test, num_iteration=clf.best_iteration)thresh_hold = 0.5 oof_test_final = test_lgb >= thresh_hold print(metrics.accuracy_score(test_label, oof_test_final)) print(metrics.confusion_matrix(test_label, oof_test_final)) tp = np.sum(((oof_test_final == 1) & (test_label == 1))) pp = np.sum(oof_test_final == 1) print('accuracy1:%.3f'% (tp/(pp)))test_postive_idx = np.argwhere(oof_test_final == True).reshape(-1) # test_postive_idx = list(range(len(oof_test_final))) test_all_idx = np.argwhere(np.array(test_data_idx)).reshape(-1) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date'].map(date_map) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date_id'] + 1tmp_col = ['ts_code', 'trade_date', 'trade_date_id', 'open', 'high', 'low', 'close', 'ma5', 'ma13', 'ma21', 'label_final', 'name'] stock_info.iloc[test_all_idx[test_postive_idx]] tmp_df = stock_info[tmp_col].iloc[test_all_idx[test_postive_idx]].reset_index() tmp_df['label_prob'] = test_lgb[test_postive_idx] tmp_df['is_limit_up'] = tmp_df['close'] == tmp_df['high'] buy_df = tmp_df[(tmp_df['is_limit_up']==False)].reset_index() buy_df.drop(['index', 'level_0'], axis=1, inplace=True)buy_df['buy_flag'] = 1 stock_info_copy['sell_flag'] = 0tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_min+1) close1 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0] test_date_max = 20220829 tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_max) close2 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0]tmp_idx = (stock_info_copy['trade_date'] >= test_date_min) & (stock_info_copy['trade_date'] <= test_date_max) tmp_df = stock_info_copy[tmp_idx].reset_index(drop=True)from imp import reload import Account reload(Account) money_init = 200000 account = Account.Account(money_init, max_hold_period=20, stop_loss_rate=-0.07, stop_profit_rate=0.12) account.BackTest(buy_df, tmp_df, index_df, buy_price='open')tmp_df2 = buy_df[['ts_code', 'trade_date', 'label_prob', 'label_final']] tmp_df2 = tmp_df2.rename(columns={'trade_date':'buy_date'}) tmp_df = account.info tmp_df['buy_date'] = tmp_df['buy_date'].apply(lambda x: int(x)) tmp_df = tmp_df.merge(tmp_df2, on=['ts_code', 'buy_date'], how='left')最终的tmp_df是什么？tmp_df[tmp_df['label_final']==1]又选取了什么股票？

其中，选取了 label_final 为 1 的股票，也就是模型预测为涨的股票，并且过滤掉了当天涨停的股票。最终买入的股票信息保存在 buy_df 中，回测时将其与 stock_info_copy、index_df 进行合并，得到了回测的结果，并将...

import pandas as pd import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Bar, Line from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver x_data = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月"] # 导入数据 df = pd.read_csv('E:/pythonProject1/第8章实验数据/beijing_AQI_2018.csv') attr = df['Date'].tolist() v1 = df['AQI'].tolist() v2=df['PM'].tolist() # 对AQI进行求平均值 data={'Date':pd.to_datetime(attr),'AQI':v1} df1 = pd.DataFrame(data) total=df1['AQI'].groupby([df1['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d1=total.tolist() y1=[] for i in d1: y1.append(int(i)) # print(d1) # print(y1) # 对PM2.5求平均值 data1={'Date':pd.to_datetime(attr),'PM':v2} df2 = pd.DataFrame(data1) total1=df2['PM'].groupby([df2['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d2=total1.tolist() y2=[] for i in d2: y2.append(int(i)) # print(d2) bar = ( Bar() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="PM2.5", y_axis=y2, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color="#5793f3" ) .extend_axis( yaxis=opts.AxisOpts( name="平均浓度", type_="value", min_=0, max_=150, interval=30, axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"), ) ) .set_global_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts( is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="cross" ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(is_show=True, type_="shadow"), ), ) ) line = ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="AQI", yaxis_index=1, y_axis=y1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color='rgb(192,0, 0,0.2)' ) ) bar.overlap(line).render("five.html") bar.options.update(backgroundColor="#F7F7F7")

这段代码的功能是读取一个 csv 文件，分别计算 AQI 和 PM2.5 的每月平均值，并将它们分别用柱状图和折线图展示在同一个图表中。其中，柱状图表示 PM2.5，折线图表示 AQI，两者共用 x 轴（月份），而 y 轴分别是 PM...

修改代码： from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Linefrom pyecharts.render import make_snapshotfrom snapshot_selenium import snapshot as driver# 读取数据with open("weather.csv", "r", encoding="utf-8") as f: data = f.readlines()[1:]# 处理数据dates = []high_temps = []low_temps = []for line in data: date, high_temp, low_temp, _ = line.strip().split(",") dates.append(date) high_temps.append(int(high_temp)) low_temps.append(int(low_temp))# 绘制动态折线图line = Line()for i in range(len(dates)): x_data = dates[:i+1] y_data1 = high_temps[:i+1] y_data2 = low_temps[:i+1] line.add_xaxis(x_data) line.add_yaxis("最高气温", y_data1, is_smooth=True) line.add_yaxis("最低气温", y_data2, is_smooth=True) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="西安2022年气温变化动态折线图"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=False), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", min_=min(low_temps)-5, max_=max(high_temps)+5)) line.render("weather.html") # 生成动态效果 make_snapshot(driver, line.render(), f"weather_{i}.png") 出现错误：'str' object has no attribute ‘append’

print(line) date, high_temp, low_temp, _ = line.strip().split(",") dates.append(date) high_temps.append(int(high_temp)) low_temps.append(int(low_temp)) 这样你就能看到哪些行数据没有被正确拆分...

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...

import pandas as pd df = pd.read_csv('stock_data.csv') df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=4).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(3))) * 1 df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(x[i] > x[i+1] for i in range(2))) * 1 capital = 1000000 max_stock_per_day = 10 max_stock_value = 100000 start_date = '2020-01-01' end_date = '2023-01-01' df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] < end_date)] df = df.reset_index(drop=True) hold_stock = [] for i, row in df.iterrows(): if len(hold_stock) > 0: sell_stock = [] for stock in hold_stock: if i - stock['buy_day'] >= 3: capital += stock['buy_price'] * stock['buy_qty'] * (1 - 0.002) sell_stock.append(stock) hold_stock = [stock for stock in hold_stock if stock not in sell_stock] df_today = df.loc[i:i+3] if i + 3 >= len(df): break if all(df_today['four_days_increase']) and all(df_today['three_days_decrease'].iloc[1:]): available_capital = capital available_stock = max_stock_per_day available_value = max_stock_value for j, stock_row in df_today.iterrows(): if available_capital > 0 and available_stock > 0 and available_value > 0: buy_qty = min(int(available_capital / (stock_row['close'] * 1.002)), available_stock, int(available_value / (stock_row['close'] * 1.002))) if buy_qty > 0: hold_stock.append({'buy_day': i, 'buy_price': stock_row['close'], 'buy_qty': buy_qty}) available_capital -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 available_stock -= 1 available_value -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 print('Final capital:', capital)让上述代码在jupyter里不报错

buy_qty = min(int(available_capital / (stock_row['close'] * 1.002)), available_stock, int(available_value / (stock_row['close'] * 1.002))) if buy_qty > 0: hold_stock.append({'buy_day': i, 'buy_...

import pandas as pd df = pd.read_csv('stock_data.csv') df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=4).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(3))) * 1 df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(x[i] > x[i+1] for i in range(2))) * 1 capital = 1000000 max_stock_per_day = 10 max_stock_value = 100000 start_date = '2020-01-01' end_date = '2023-01-01' df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] < end_date)] df = df.reset_index(drop=True) hold_stock = [] for i, row in df.iterrows(): if len(hold_stock) > 0: sell_stock = [] for stock in hold_stock: if i - stock['buy_day'] >= 3: capital += stock['buy_price'] * stock['buy_qty'] * (1 - 0.002) sell_stock.append(stock) hold_stock = [stock for stock in hold_stock if stock not in sell_stock] df_today = df.loc[i:i+3] if i + 3 >= len(df): break if all(df_today['four_days_increase']) and all(df_today['three_days_decrease'].iloc[1:]): available_capital = capital available_stock = max_stock_per_day available_value = max_stock_value for j, stock_row in df_today.iterrows(): if available_capital > 0 and available_stock > 0 and available_value > 0: buy_qty = min(int(available_capital / (stock_row['close'] * 1.002)), available_stock, int(available_value / (stock_row['close'] * 1.002))) if buy_qty > 0: hold_stock.append({'buy_day': i, 'buy_price': stock_row['close'], 'buy_qty': buy_qty}) available_capital -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 available_stock -= 1 available_value -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 print('Final capital:', capital)修改上述指标使在聚宽中运行

buy_qty = min(int(available_capital / (df_today.iloc[j]['close'] * 1.002)), available_stock, int(available_value / (df_today.iloc[j]['close'] * 1.002))) if buy_qty > 0: hold_stock.append({'buy_day'...

现在有一段文本"1/1 Sample name Sample type Sample description User Metrology system / Software version Date1-R1-W2 Asphere (CX) LuphoScan LuphoScan260 / 1.4.2 Feb 06, 2023 - 09:48:31 Elapsed time [min] Spiral pitch [mm] Data density [/mm²] Data points Aperture [mm] Mean value filter [mm] Slope error band [mm] Spheric radius optimization Deviation Tilt X / Y [''] (c) Off-center X / Y [µm] (c) Optimized base radius [mm] Power deviation [µm] Peak to valley 100 / 99 [µm] Root mean square [µm] Slope error ave [mrad] Slope error max [mrad] (X,Y) Slope error rms [mrad] Astigmatism [µm]1:42 0.16 39 21257 24.31 1.0 1.0 not compensated orthogonal -208.93 / -135.65 65.971 / -39.183 73.3692 -0.861 1.058 / 0.985 0.250 0.090 0.271 (8.85 , 0.73) 0.043 0.158 "我需要用Python提取里面的-208.93 / -135.65 65.971 / -39.183 1.058 / 0.985 0.158

text = "1/1 Sample name Sample type Sample description User Metrology system / Software version Date1-R1-W2 Asphere (CX) LuphoScan LuphoScan260 / 1.4.2 Feb 06, 2023 - 09:48:31 Elapsed time [min] ...

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