SP_data = pd.read_csv

时间: 2024-06-17 18:03:34 浏览: 257
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SP_Flash_Tool_v3.1222_Win.zip

SP_data = pd.read_csv 是一行Python代码，用于从CSV文件中读取数据并将其存储在Pandas DataFrame对象中。其中，SP_data是变量名，可以更改为任何你想要的名称；pd是Pandas库的别名，表示引入了Pandas库；read_csv()是Pandas库中的一个函数，用于从CSV文件中读取数据。你可以通过添加参数来指定文件路径、分隔符、编码等信息。当函数执行成功后，它会返回一个DataFrame对象，这个对象可以在Python中进行数据处理和分析。
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data= pd.read_csv('Train_data.csv') # 测井数据 SP = data.values[:41, 2:3] LLD = data.values[:41, 4:5] LLS = data.values[:41, 5:6] DEN = data.values[:41, 8:9] #训练特征数据 X=np.concatenate((SP,LLD,LLS,DEN),axis=1) #训练目标数据 TC = data.values[:41, 1:2] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, TC, test_size=0.4,random_state=1)

这段代码读取了一个名为"Train_data.csv"的CSV格式文件，并从中提取了SP、LLD、LLS和DEN这四个特征的值作为训练数据。同时，还提取了TC这个目标值作为训练目标数据。接下来，使用train_test_split函数将数据集划分为...

import pandas as pd import numpy as np import os import datetime import statsmodels.api as sm import scipy as sp import math import chardet def TS_SUM(series, number): number = int(number) n = range(0, number-1) shift=series for k in n: shift=shift.shift(1) series=series+shift return series def ExpoDecay(array,halflife,number,): halflife=int(halflife) d=math.pow(0.5,1/halflife) DecayWGT=np.logspace(0,number-1,number,base=d) return sum(array*DecayWGT)/sum(DecayWGT) def TS_AVERAGE(series, number): number = int(number) l = len(series) shift = pd.Series(series) for k in range(0, number-1): shift = shift.shift(1) series = series + shift series = series / number return series def TS_wgdStd(series, number, halflife): halflife = int(halflife) d = math.pow(0.5, 1 / halflife) DecayWGT = np.logspace(0, number - 1, number, base=d) avg = TS_AVERAGE(series, number) square = (series - avg) * (series - avg) print('正在计算DASTD') l=len(series) loop=range(0,l) loop=pd.Series(loop) result=[1]*l for k in loop: if k<number-1: result[k]=np.nan else: sub_square=square.iloc[k-number+1:k+1] result[k]=math.sqrt(np.average(sub_square,weights=DecayWGT)) return result #计算波动因子（DASTD） def DASTD(data): data=pd.DataFrame(data) data['DASTD']=data.groupby('code')['ret_td'].transform(lambda x: TS_wgdStd(x,250,halflife=40)) print(data['DASTD']) print('done') DASTD=data['DASTD'] return DASTD total=pd.read_csv(r"C:\Users\lenovo\Desktop\实习\python\所有数据.csv") pingan=total[total['code']=='000001.SZ'] pingan['DASTD']=TS_wgdStd(pingan['ret_td'],250,halflife=40) print(pingan)

5. DASTD(data): 用于计算波动因子DASTD，其中data是一个DataFrame，包含了股票代码和收益率数据。 在代码中，你首先读取了一个CSV文件，并选取了股票代码为"000001.SZ"的数据进行处理。然后，你使用TS_wgdStd...
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data = pd.read_csv('data.csv') # 绘制混合模式的程度相关性图 sns.jointplot(x='degree', y='clustering', data=data, kind='hex') 12. 特征值和特征向量：使用 Scipy 库中的函数来计算邻接矩阵和拉普拉斯...
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