datetime.datetime.strftime(date_list[i], '%Y-%m-%d')

时间: 2024-02-26 18:54:11 浏览: 20
这是一个Python代码,作用是将一个日期时间对象(datetime对象)转换为特定格式的字符串。其中,date_list[i]是一个datetime对象,'%Y-%m-%d'是日期格式化的字符串,表示将日期时间按照年-月-日的格式输出。strftime是datetime模块中的一个方法,用于将日期时间格式化为字符串。
相关问题

# 多线程、多进程相关 thread_event = threading.Event() pools = multiprocessing.Pool(10) # 进程,最多同时不会超过10个 meic 7 + ncep 2 # inputday_str = '2023-04-13' inputday_str = args.day inputday_dt = datetime.strptime(inputday_str,'%Y-%m-%d') # 前一天才是目标日 desday_dt = inputday_dt + timedelta(days=-1) desday_str = desday_dt.strftime('%Y-%m-%d') # NOTE 1: 依据当前时间创建文件对应日期csv,处理qgzd的数据,也就是target数据 create_time_csv(desday_dt) read_qgzd_raw(desday_str) # NOTE 2: 生成两批日期 full_time_list = pd.date_range(desday_str,periods=3).strftime('%Y-%m-%d').tolist() temptime = (desday_dt + timedelta(days=3)).strftime('%Y-%m-%d') one_time_list = pd.date_range(temptime,periods=4).strftime('%Y-%m-%d').tolist()

这段代码涉及多线程和多进程相关的操作。首先,创建了一个线程事件对象 `thread_event`,然后使用 `multiprocessing.Pool` 创建了一个进程池 `pools`,最多同时运行10个进程。 接下来,根据输入的日期字符串 `inputday_str`,将其转换为 `datetime` 对象 `inputday_dt`。然后,通过将目标日期减去一天,得到前一天的日期 `desday_dt`,并将其转换为字符串 `desday_str`。 接下来的代码主要包括两个注意事项: 1. 根据当前时间创建一个对应日期的 CSV 文件,并处理 qgzd 数据(目标数据)。具体的函数调用是 `create_time_csv(desday_dt)` 和 `read_qgzd_raw(desday_str)`。 2. 生成两批日期列表。首先,使用 `pd.date_range` 生成一个包含 3 个日期的完整时间列表 `full_time_list`,这些日期从目标日期开始。然后,通过将目标日期加上 3 天,生成另外一个日期列表 `one_time_list`,其中包含 4 个日期。 以上是这段代码的大致解释。如果你有关于具体部分的问题,请继续提问。

start = df_codes['成交日期'].min().strftime('%Y-%m-%d') end = df_codes['成交日期'].max().strftime('%Y-%m-%d') 如何获取在start和end之间的每年年底最后一天

要获取在`start`和`end`之间每年年底最后一天的数据,您可以使用Python的`pandas`库中的`DateOffset`功能来创建一个每年年底的日期范围。这里有一个示例: ```python from datetime import datetime from pandas.tseries.offsets import YearEnd # 将字符串转换为datetime对象 start_datetime = datetime.strptime(start, '%Y-%m-%d') end_datetime = datetime.strptime(end, '%Y-%m-%d') # 创建每年年底的日期范围 year_end_dates = pd.date_range(start=start_datetime, end=end_datetime, freq=YearEnd()) # 将结果转换回字符串格式(可能需要视具体需求而定) year_end_dates_str = year_end_dates.strftime('%Y-%m-%d') year_end_dates_str.tolist() # 如果需要列表形式 ``` 这会返回一个表示每年年底最后一天的日期列表。`freq=YearEnd()`指定了频率为一年结束,`pd.date_range`则生成相应范围内的日期。
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import random import time import csv from datetime import datetime users={} for i in range(4): users_id=random.randint(0,10) users_score=random.randint(-8000,8000) users[users_id]=users_score with open('updates,csv','a')as f: csv_re=csv.writer(f) csv_re.writerow([users_id,users_score]) print(f'积分变动:{users_id} {users_score}') def aaa(users): global users_id global users_score with open('updates.csv','r')as f: csv_re=csv.reader(f) for row in csv_re: users_id,users_score=row users_id=int(users_id) users_score=int(users_score) users[users_id]+=users_score if users[users_id]<0: users[users_id]=0 return users def bbb(): with open('Candidates.csv','w')as f: csv_re=csv.writer(f) csv_re.writerow([users_id,users_score]) def ccc(): global prize_winner weight=[] prize_winner=[] for uid,users_score in users.items(): if users_score>=3000: weight.append(3) elif users_score>=2000: weight.append(2) elif users_score>=1000: weight.append(1) else: weight.append(0) winner1=random.choices(list(users.keys()),weight) prize_winner.append(winner1) print(f'一等奖:{prize_winner[0]}') def ddd(): weight=[] for uid,users_score in users.items(): if users_score>0: weight.append(1) else: weight.append(0) winner2=random.choices(list(users.keys()),weight) prize_winner.append(winner2) print(f'二等奖:{prize_winner[1]}') del users[prize_winner[1]] def timer(): nowtime=datetime.now() while True: if nowtime.weekday()==2 and nowtime.hour==21 and 0<=nowtime.minute<=60: return True return False for i in range(3): while not timer(): time.sleep(60) print(f'第{i+1}轮抽奖开始:') aaa(users) bbb() ccc() ddd() time.sleep(1200) today_date_str=datetime.now().strftime('%Y_%m_%d') os.rename('updates.csv','{}.csv'.format(today_date_str))找出代码中的问题并写出正确的代码

import datetime today = datetime.date.today() ## 获取今天的日期 day1=datetime.date.today()-datetime.timedelta(300) ### 获取300天之前的日期 day2=datetime.datetime.strftime(today,"%Y-%m-%d" ) all_stock = get_all_securities(types=['stock'], date=day2) ### 获取所有股票代码 code=list(all_stock.index) ## 判断是否ST 并且删除st的股票代码 df_st=get_extras('is_st',code,start_date=day1,end_date=day2) for i in code: if any(df_st[i].values): code.remove(i) stock_list=[] for i in code: start_date=get_security_info(i).start_date days=(today-start_date).days if days>300: #### 选出上市满天300的股票 stock_list.append(i) data=dict() for i in stock_list: df=get_price(i,start_date=day1,end_date=day2,frequency='daily', fields=['open','close','high','low']) data[i]=df ### 将数据分成选股数据和回测数据。假设用中间的120根k线,后60根k线回测 code=[] n=45 ## n为回测k线的个数 s设为45 (可以随意调整) for i in stock_list: df=data[i] max_=max(df.high[-190:-n-1]) ### 选140=(190-45)根k线(可以随意调整) min_=min(df.low[-190:-n-1]) max_close=max(df.close[-190:-n-1]) ### 选出平台震荡期间振幅小于50%的,且,最后三天连涨,最后一天突破平台最大收盘价超过5%的所有股票 if all([max_/min_<1.5,df.close[-n-1]>df.close[-n-2]>df.close[-n-3],df.close[-n-1]/max_close>1.05]): code.append(i) ### 买入过程 ## 假设根据上面平台突破选出来的股票作为买入标的 ## 买入原则是 当天选出来的股票第二天以开盘价买入。且把选出来的每只股票以,同等资金额买入 capital=100000 ## 初始资金为 10万元 position=dict() ## 初始持仓手数为一个空字典 def handle(stock_list,capital,posttion,data,n): capital_=0 for i in code: capital_per=capital/len(code) position[i]=int(capital_per/(data[i].open[-n]*100)) capital_+=capital_per-position[i]*data[i].open[-n]*100 return ([position,capital_]) position_result=handle(get_code(),capital,position,data,n)修改上述代码,使能在jupyter里面运行

color0 = ['#FF76A2','#24ACE6'] color_js0="""new echarts.graphics.LinearGradient(0,1,0,0, [{offset:0,color:'#FFCOCB'},{offset:1,color:'#ed1941'}],false)""" color_js1="""new echarts.graphics.LinearGradient(0,1,0,0, [{offset:0,color:'#FFFFFF'},{offset:1,color:'#009ad6'}],false)""" t1=Timeline() for i in range(0,len(data_bj)): corrdy_high = list(data_bj['最高温度'])[i] corrdx = list(data_bj['日期'])[i] corrdy_low = list(data_bj['最低温度'])[i] x_max = list(data_bj['日期'])[i]+datetime.timedelta(days=10) y_max = int(max(list(data_bj['最高温度'])[0:i+1]))+3 y_min = int(max(list(data_bj['最低温度'])[0:i+1]))-3 title_date = listlist(data_bj['日期'])[i].strftime('%Y-%m-%d') c=( Line( init_opts=opts.InitOpts( theme='dark', #设置动画 animation_opts=opts.AnimationOpts(animation_delay_update=800), #设置宽度、高度 width='1500px', height='900px',) ) .add_xaxis(list(data_bj['日期'])[0:i]) .add_yaxis( series_name="", y_axis=list(data_bj['最高温度'])[0:i], is_smooth=True,is_symbol_show=False, linestyle_opts={ 'normal':{ 'width':3, 'shadowColor':'rgba(0,0,0,0.5)', 'shadowBlur':5, 'shadowOffsetY':10, 'shadowOffsetX':10, 'curve':0.5, 'color':JsCode(color_js0) } }, itemstyle_opts={ "normal":{ "color":JsCode( """new echarts.graphics.LinearGradient(0,0,0,1,[{offset:0,color:'#ed1941'},{offset:1,color:'#009ad6'}],false) """), "barBorderRadius":[45,45,45,45], "shadowColor":"rgb(0,160,221)" } }, ) .add_yaxis( series_name="", y_axis=list(data_bj['最低温度'])[0:i], is_smooth=True,is_symbol_show=False, itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JSCode(color_js1)), linestyle_opts={ 'normal':{ 'width':3, 'shadowColor':'rgba(0,0,0,0.5)', 'shadowBlur':5, 'shadowOffsetY':10, 'shadowOffsetX':10, 'curve':0.5, 'color':JsCode(color_js1) } }, ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts("莆田2022年每日最高最低温度变化\n\n{}".format(title_date),pos_left=330,padding=[30,20]), xaxis_opts=opts.AxisOpts.AxisOpts(type="time",max_=x_max), yaxis_opts=opts.AxisOpts.AxisOpts(min_=y_min,max_=y_max), ) ) t1.add(c,"{}".format(list(data_bj['日期'])[i])) t1.add_schema( axis_type='time', play_interval=100,#播放速度 pos_bottom="-29px", is_loop_play=False,#是否循环播放 width="780px", pos_left="30px", is_auto_play=True, is_timeline_show=False) t1.render_notebook() 代码存在什么问题

修改以下代码,使其能正常运行: import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts # 读取数据 data1 = pd.read_csv('weather.csv') data2 = pd.read_csv('weatherw.csv') # 将数据合并 data = pd.concat([data1, data2], ignore_index=True) # 将日期转换为时间戳 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 将数据按日期排序 data = data.sort_values(by='日期') # 将最高气温和最低气温数据转换为列表 high = data['最高气温'].tolist() low = data['最低气温'].tolist() # 建立ARIMA模型,预测2023年每一天的最高气温和最低气温 model_high = ARIMA(high, order=(1, 1, 1)).fit() model_low = ARIMA(low, order=(1, 1, 1)).fit() predict_high = model_high.predict(start=len(high), end=len(high) + 364, typ='levels') predict_low = model_low.predict(start=len(low), end=len(low) + 364, typ='levels') # 将预测结果转换为DataFrame格式 predict = pd.DataFrame({ '日期': pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31'), '最高气温': predict_high, '最低气温': predict_low }) # 将预测结果保存到文件中 predict.to_csv('predict.csv', index=False) # 绘制折线图 line = Line() line.add_xaxis(predict['日期'].dt.strftime('%Y-%m-%d').tolist()) line.add_yaxis('最高气温', predict['最高气温'].tolist()) line.add_yaxis('最低气温', predict['最低气温'].tolist()) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2023年气温预测折线图')) line.render('predict.html') 报错:FutureWarning: Unknown keyword arguments: dict_keys(['typ']).Passing unknown keyword arguments will raise a TypeError beginning in version 0.15. warnings.warn(msg, FutureWarning)

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")

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