x_df.columns = ['id']+['top_'+str(i) for i in range(max_k)] x_df = x_df.astype(int)是真么意思
时间: 2024-02-29 08:56:21 浏览: 22
这段代码的作用是将Pandas DataFrame(x_df)中的列名进行修改,并将所有列的数据类型转换为整数型。
第一行代码将DataFrame的列名修改为包含'id'和'top_0'到'top_(max_k-1)'的新列名。其中'top_'+str(i) for i in range(max_k)会生成一个包含'top_0'到'top_(max_k-1)'的列表。
第二行代码将DataFrame中所有的数据类型转换为整数型,这是因为在很多情况下,数据分析和处理需要进行数值计算,而整数计算比较快且精确。这样做还可以避免在后续的数据分析和处理中出现类型不匹配的问题。
相关问题
max_hold_day = 20 # 最大持股周期 min_profit_rate = 0.12 # 设置未来20天最小盈利点 loss_limit = -0.07 + 0.01 # 设置未来20天的止损点,如果我们止损点是7个点,标数据的时候超过6个点就标记为0for i in range(max_hold_day): print('begin shift %d days' % (i + 1)) tmp_df = stock_info[['ts_date_id', 'high', 'low']] tmp_df = tmp_df.rename(columns={'high': 'high_shift_{}'.format(i + 1), 'low': 'low_shift_{}'.format(i + 1)}) use_col.append('high_shift_{}'.format(i + 1)) use_col.append('low_shift_{}'.format(i + 1)) tmp_df['ts_date_id'] = tmp_df['ts_date_id'] + i + 1 stock_info = stock_info.merge(tmp_df, how='left', on='ts_date_id') # 假设以当天开盘价买入 for i in range(max_hold_day): stock_info['high_shift_{}'.format(i + 1)] = (stock_info['high_shift_{}'.format(i + 1)] - stock_info['open']) / \ stock_info['open'] stock_info['low_shift_{}'.format(i + 1)] = (stock_info['low_shift_{}'.format(i + 1)] - stock_info['open']) / \ stock_info['open'] tmp_array = stock_info[use_col].values stock_info['label_max'] = 0 stock_info['label_min'] = 0 stock_info['label_final'] = 0 for i in range(max_hold_day): # 先判断是否到止损 tmp_col = 'low_shift_' + str(i + 1) idx = stock_info[tmp_col] <= loss_limit stock_info.loc[idx, 'label_min'] = 1 # 再判断是否到最小利润点 tmp_col = 'high_shift_' + str(i + 1) idx = stock_info[tmp_col] >= min_profit_rate stock_info.loc[idx, 'label_max'] = 1 # 如果不到止损点并且 到了最小利润点, 标签为1 idx = (stock_info['label_min'] == 0) & (stock_info['label_max'] == 1) & (stock_info['label_final'] == 0) stock_info.loc[idx, 'label_final'] = 1这里为什么不直接用未来每天的最高价和最低价与止盈点止损点比较而是要先将最高价和最低价与开盘价进行变化率计算?
这段代码是针对股票数据进行的,其中涉及到了股票的买入和卖出操作。假设我们以当天开盘价买入一只股票,那么未来每一天的最高价和最低价相对于我们买入价的变化率可以反映出股票的涨跌情况。通过计算每天的变化率,我们可以得到未来20天内股票价格的变化情况。然后,我们可以将这些变化率与设定的止盈点和止损点进行比较,以确定是否需要卖出股票,从而判断标签。因此,我们需要将每天的最高价和最低价与开盘价进行变化率计算。
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame from sklearn.decomposition import PCA plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 pd.set_option('display.max_rows', None)#显示全部行 pd.set_option('display.max_columns', None)#显示全部列 np.set_printoptions(threshold=np.inf) pd.set_option('display.max_columns', 9000) pd.set_option('display.width', 9000) pd.set_option('display.max_colwidth', 9000) df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk') X = np.array(df.iloc[:, 1:]) X=X[0:,1:] k=93 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(X) # 模型训练 #查看聚类结果 kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ # 聚类中心 print('各类聚类中心为:\n', kmeans_cc) kmeans_labels = kmeans_model.labels_ # 样本的类别标签 print('各样本的类别标签为:\n', kmeans_labels) r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() # 统计不同类别样本的数目 print('最终每个类别的数目为:\n', r1) # 输出聚类分群的结果 # cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_, # columns=[ str(x) for x in range(1,94)]) # 将聚类中心放在数据框中 # cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \ # drop_duplicates().iloc[:, 0] # 将样本类别作为数据框索引 # print(cluster_center)代码解释
这段代码主要是使用KMeans算法对一个数据集进行聚类分析,并输出聚类结果。下面是代码的解释:
1. 导入所需的库
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from scipy.spatial.distance import cdist
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import DataFrame
from sklearn.decomposition import PCA
```
2. 读取数据集
```python
df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk')
X = np.array(df.iloc[:, 1:])
X=X[0:,1:]
```
3. 使用KMeans算法进行聚类分析
```python
k=93
kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123)
fit_kmeans = kmeans_model.fit(X)
```
4. 输出聚类结果
```python
kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_
print('各类聚类中心为:\n', kmeans_cc)
kmeans_labels = kmeans_model.labels_
print('各样本的类别标签为:\n', kmeans_labels)
r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts()
print('最终每个类别的数目为:\n', r1)
```
上述代码中,kmeans_cc表示各个类别的聚类中心,kmeans_labels表示每个样本所属的类别,r1表示每个类别的样本数目。
5. 将聚类中心放在数据框中
```python
# cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_,
# columns=[ str(x) for x in range(1,94)])
# 将聚类中心放在数据框中
# cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \
# drop_duplicates().iloc[:, 0]
# 将样本类别作为数据框索引
# print(cluster_center)
```
这段代码是将聚类中心放在数据框中,并以样本类别作为索引。但是,这段代码被注释掉了,因此不会被执行。
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