pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-01-10').date()报错了,为什么

时间: 2024-01-30 09:01:43 浏览: 93
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Python代码源码-实操案例-框架案例-获取日期区间的数据.zip

这是因为`pd.date_range()`函数返回的是一个`DatetimeIndex`对象,而`DatetimeIndex`对象没有`date()`方法可以直接将其中的时间戳转换为日期对象。如果你想将日期范围中的时间戳转换为日期对象,需要先将`DatetimeIndex`对象转换为`Series`对象,然后再调用`dt`属性访问其中的时间戳,并使用`date()`方法将时间戳转换为日期对象。下面是一个例子: ```python import pandas as pd from datetime import date # 生成日期范围 dr = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-01-10') # 将DatetimeIndex对象转换为Series对象 series = pd.Series(dr) # 将时间戳转换为日期对象 dates = series.dt.date.tolist() # 打印结果 print(dates) ``` 输出结果为: ``` [datetime.date(2021, 1, 1), datetime.date(2021, 1, 2), datetime.date(2021, 1, 3), datetime.date(2021, 1, 4), datetime.date(2021, 1, 5), datetime.date(2021, 1, 6), datetime.date(2021, 1, 7), datetime.date(2021, 1, 8), datetime.date(2021, 1, 9), datetime.date(2021, 1, 10)] ``` 在上面的代码中,我们首先使用`pd.date_range()`函数生成了一个日期范围,然后将其转换为`Series`对象。接着使用`dt`属性访问其中的时间戳,并使用`tolist()`方法将时间戳转换为列表。最后,将转换后的日期列表存储在`dates`中。
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import akshare as ak import pandas as pd import numpy as np # 读取历史数据 data1 = ak.futures_zh_daily_sina(symbol="j1901", start_date="2018-02-01", end_date="2018-12-31") data2 = ak.futures_zh_daily_sina(symbol="jm1901", start_date="2018-02-01", end_date="2018-12-31") # 计算价差 spread = data1["close"] - data2["close"] mean_spread = spread.mean() std_spread = spread.std() # 设置阈值 upper_threshold = mean_spread + 0.75 * std_spread lower_threshold = mean_spread - 0.75 * std_spread stop_loss = 2 * std_spread # 初始化交易状态 position = 0 pnl = 0 # 开始交易 for i in range(len(spread)): # 判断是否需要开仓 if spread[i] > upper_threshold and position == 0: # 做空价差 position = -1 entry_price = spread[i] elif spread[i] < lower_threshold and position == 0: # 做多价差 position = 1 entry_price = spread[i] # 判断是否需要平仓 elif spread[i] < mean_spread and position == -1: # 平空仓 exit_price = spread[i] pnl += entry_price - exit_price position = 0 elif spread[i] > mean_spread and position == 1: # 平多仓 exit_price = spread[i] pnl += exit_price - entry_price position = 0 # 判断是否需要止损 elif spread[i] < entry_price - stop_loss and position == -1: # 平空仓 exit_price = entry_price - stop_loss pnl += entry_price - exit_price position = 0 elif spread[i] > entry_price + stop_loss and position == 1: # 平多仓 exit_price = entry_price + stop_loss pnl += exit_price - entry_price position = 0 # 输出最终盈亏 print("Final P&L: ", pnl)得到的结果为0

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)

修改以下代码,使程序能正常运行: import pandas as pdfrom statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Lineweather1 = pd.read_csv('weather.csv', encoding='gb18030')weather2 = pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030')weather = pd.concat([weather1, weather2], ignore_index=True)# 将日期作为索引weather.set_index('日期', inplace=True)# 将气温转换为时间序列ts_high = pd.Series(weather['最高气温'].values, index=weather.index)ts_low = pd.Series(weather['最低气温'].values, index=weather.index)# 拟合ARIMA模型model_high = ARIMA(ts_high, order=(3, 1, 1)).fit()model_low = ARIMA(ts_low, order=(3, 1, 1)).fit()# 预测2023年的气温pred_high = model_high.predict('2023-01-01', '2023-12-31', dynamic=True)pred_low = model_low.predict('2023-01-01', '2023-12-31', dynamic=True)# 将预测结果合并到原始数据中weather_pred = pd.DataFrame({'最高气温': pred_high, '最低气温': pred_low}, index=pred_high.index)weather = pd.concat([weather, weather_pred], axis=0)line = Line()line.add_xaxis(weather.index)line.add_yaxis('最高气温', weather['最高气温'])line.add_yaxis('最低气温', weather['最低气温'])line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='2023年气温预测'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='日期'), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='气温(℃)'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='10%'))line.render('weathers5.html')print('2023年最高气温预测:')print(weather['最高气温'].loc['2023-01-01':'2023-12-31'])print('2023年最低气温预测:')print(weather['最低气温'].loc['2023-01-01':'2023-12-31']) 报的错误:ValueWarning: A date index has been provided, but it has no associated frequency information and so will be ignored when e.g. forecasting.

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