demo_dates = data[data['activity'] == 'Demo']['Date'].tolist()

时间: 2023-10-08 16:04:39 浏览: 73
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日期选择器demo

非常抱歉，我之前在回答中犯了一个错误。我把`date`写成了大写字母`Date`。请使用以下代码来选取具有Demo活动的日期并存储在`demo_dates`中： ```python demo_dates = data[data['activity'] == 'Demo']['date'].tolist() ``` 这段代码会根据`activity`列中值为'Demo'的行来筛选日期，并将这些日期存储在`demo_dates`列表中。请确保你的数据中包含名为`date`的列，并且列名没有拼写错误。 非常抱歉给你带来的困扰，感谢你的指正。如果你还有其他问题，请随时提问。
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demo_dates = data[data['Date'] == 'Demo']['date'].tolist()

demo_dates = data[data['Date'] == 'Demo']['date'].tolist() 在上述代码中，data['Date'] == 'Demo' 表示选择 'Date' 列中值为 'Demo' 的行，然后通过 ['date'] 选择相应的 'date' 列。最后，使用 .to...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from arch import arch_model # 读取数据 data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True) data = data[['F4']] data = data.dropna() # 拆分训练集和测试集 train_data = data[:'2022-06-15'] test_data = data['2022-06-16':] # ARIMA模型 arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)).fit() # GARCH模型 garch_model = arch_model(arima_model.resid, vol='GARCH', p=1, q=1).fit() # 预测 forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0] forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data)) # 计算置信区间 forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.mean # 绘制预测结果 plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])这段代码的问题

data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True) data = data[['F4']] data = data.dropna() # 拆分训练集和测试集 train_data = data[:'2022-06-15'] test_data = data['2022-06-16...

解释这段代码 matching_dates = data['Date'][:len(date_range)] matched_results = [predictions[i] for i in range(len(date_range)) if matching_dates[i].year == 2023]

然后，matching_dates是一个包含与date_range相同长度的日期数据列表，其中的日期数据是从data中取出的。这里使用了Python中的切片操作，data['Date'][:len(date_range)]表示取出data中前len(date_range)...

data=pd.read_csv('mock_kaggle.csv',encoding ='gbk',parse_dates=['datetime']) Date=pd.to_datetime(data.datetime) data['date'] = Date.map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d')) datanew=data.set_index(Date) series = pd.Series(datanew['股票'].values, index=datanew['date'])

2. Date=pd.to_datetime(data.datetime) - 使用pd.to_datetime()函数将datetime列转换为Pandas的日期时间格式。 - 将转换后的结果存储在名为Date的变量中。 3. data['date'] = Date.map(lambda x: x....

data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据副本3.csv', index_col=0, parse_dates=True) data.index = pd.to_datetime(data.index, unit='s') data = data.dropna() # 绘制原始时间序列图 plt.plot(data) plt.title('Original Time Series') plt.show() # 对时间序列进行平稳化处理 predictions_diff = pd.Series(data.fittedvalues, copy=True) predictions_diff_cumsum = predictions_diff.cumsum() predictions = pd.Series(data['y'].iloc[0], index=data.index) predictions = predictions.add(predictions_diff_cumsum, fill_value=0) # 绘制平稳化后的时间序列图 plt.plot(predictions) plt.title('Stabilized Time Series') plt.show(),如何修改成功运行AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'fittedvalues'

result = model.fit(data) 如果存在这样的语句，就需要将拟合后的结果保存在 DataFrame 对象中，例如： python model = SomeModel() result = model.fit(data) data['fittedvalues'] = result.fittedvalues...

orial_data = pd.read_csv('train.csv',parse_dates=[2]) orial_data.head() orial_data.shape[0]

I'm sorry, as an AI language model, I don't have access to external files or environments. The code you provided seems incomplete and contains syntax errors. Can you please provide more context and ...

# data = pd.concat([dates_year, dates_ratings, dates_votes], axis=1) df.columns = ['上映年份', '电影评分', '评分人数'] data = data.groupby('上映年份').agg({'上映年份': 'mean', '评分人数': 'sum'}).reset_index() # 绘制散点图 scatter = ( Scatter() .add_xaxis(data['上映年份'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['电影评分'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .add_yaxis("评分人数", data['评分人数'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影年份评分人数散点图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份', type_="category"), yaxis_opts=[ opts.AxisOpts(name='电影评分', type_="value"), opts.AxisOpts(name='评分人数', type_="value", position="right") ], datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True, range_start=0, range_end=20, orient='horizontal')] ) ) scatter.render_notebook() 优化代码

data = pd.concat([dates_year, dates_ratings, dates_votes], axis=1) data.columns = ['上映年份', '电影评分', '评分人数'] data = data.groupby('上映年份').agg({'电影评分': 'mean', '评分人数': 'sum'})....

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?

orial_data = pd.read_csv('train.csv',parse_dates=[2]) orial_data.head() orial_data.shape 该语句的错误如何更改

orial_data = pd.read_csv('train.csv',parse_dates=[2]); print(orial_data.head()); print(orial_data.shape) 或者 orial_data = pd.read_csv('train.csv',parse_dates=[2]) print(orial_data.head())...

df = pd.read_csv('stock_comments_analyzed.csv', parse_dates=['created_time']) grouped = df['polarity'].groupby(df.created_time.dt.date) def BI_Simple_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() return (pos-neg)/(pos+neg) BI_Simple_index = grouped.apply(BI_Simple_func) def BI_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() bi = np.log(1.0 * (1+pos) / (1+neg)) return bi BI_index = grouped.apply(BI_func) sentiment_idx = pd.concat([BI_index.rename('BI'), BI_Simple_index.rename('BI_Simple')], axis=1) quotes = pd.read_csv('./data/sh000001.csv', parse_dates=['date']) quotes.set_index('date', inplace=True) sentiment_idx.index = pd.to_datetime(sentiment_idx.index) merged = pd.merge(sentiment_idx, quotes, how='left', left_index=True, right_index=True) merged.fillna(method='ffill', inplace=True) merged['BI_MA'] = merged['BI'].rolling(window=10, center=False).mean() merged['BI_Simple_MA'] = merged['BI_Simple'].rolling(window=10, center=False).mean() merged.to_csv('merged_sentiment_idx.csv')

这段代码是关于股票情绪指数的计算和处理，包括读取股票评论数据并按日期分组，定义了两个函数用于计算简单的情绪指数和 BI 指数，然后将这些指数与股票行情数据进行合并并计算移动平均数，最后将结果保存到 csv ...

# 统计每年的平均评分 data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() # 绘制折线图 line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份',type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='电影评分',type_="value"), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True,range_start=0,range_end=20,orient='horizontal')], # 添加区域缩放 ) # 缩放区域空值条所放的位置 ) line.render_notebook() 将其改为年份评分人数散点图

.add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .add_yaxis("评分人数", data['votes'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_...

import pandas as pd from pyecharts.render import NotebookRender from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts # 读取数据 dates_year = df['上映年份'].str[:4] dates_ratings = df['电影评分'] # 统计每年的平均评分 data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() # 绘制折线图 line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) ) bar.render_notebook() 优化代码

可以将代码进行如下优化： ...data.plot(title='电影评分趋势图', xlabel='年份', ylabel='平均评分') plt.show() 以上代码使用matplotlib库绘制折线图，并直接使用DataFrame的plot方法绘图，代码更为简洁。

prices_df = pd.read_csv('SH_A_339.csv',parse_dates=['trade_date'])

在上面的代码中，我们使用 pd.read_csv() 函数读取名为 SH_A_339.csv 的 CSV 文件，并将 parse_dates=['trade_date'] 参数传递给函数，以将 trade_date 列解析为 Pandas 中的日期时间格式。 需要注意的是，...

data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)改为读取exl文件

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这行代码使用 Pandas 库中的 read_csv 函数，从指定的 csv_path 文件中读取数据，并将其存储为一个名为 data_frame 的 Pandas 数据帧。其中，sep 参数指定了 csv 文件中的分隔符为分号 (;)，index_col 参数指定了...

data = pd.read_csv('data.csv', header=None, index_col=0, parse_dates=True, squeeze=True)

参数"header=None"表示CSV文件中没有列名，"index_col=0"表示将第一列作为索引，"parse_dates=True"表示将日期字符串转换为日期对象，"squeeze=True"表示如果只有一列数据，则返回一个Series对象。最终读取的数据会...

X_train = X_train.drop(['Date'], axis=1) test_dates = list(X_test['Date']) X_test = X_test.drop(['Date'], axis=1)

- test_dates = list(X_test['Date'])：从测试集X_test中提取"Date"列，并将其转换成列表形式，保存在test_dates变量中。 - X_test = X_test.drop(['Date'], axis=1)：在测试集X_test中删除"Date"列，并将删除后的...

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