hs300['c'].pct_change().fillna(0)的.pct_change()函数是什么

时间: 2023-03-29 08:01:27 浏览: 77
意思? .pct_change()函数是用来计算序列中每个元素与其前一个元素之间的百分比变化。在这个例子中,hs300['c'].pct_change().fillna()计算了沪深300指数收盘价序列中每个元素与其前一个元素之间的百分比变化,并用填充了缺失值。而接下来的.pct_change()函数则计算了这个百分比变化序列中每个元素与其前一个元素之间的百分比变化。
相关问题

TypeError Traceback (most recent call last) Input In [21], in <cell line: 4>() 1 get_hs300s = [] 2 # 获取沪深300的股票代码 ----> 4 hs300 = ts.get_hs300s()['code'].tolist() 7 # 获取沪深300股票的基本面数据 9 stock_basics = ts.get_stock_basics() TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

这段代码出现了错误,提示是 "'NoneType' object is not subscriptable",意思是你在尝试对一个 None 类型的对象进行下标操作。这通常是因为某个函数返回了 None,而你尝试对它进行操作。在这段代码中,可能是 ts.get_hs300s() 函数返回了 None,导致后面的 ['code'] 操作无法执行。你可以检查一下该函数的返回值,或者在使用它的返回值之前,先进行一些判断操作,以确保它不是 None 类型的对象。

Traceback (most recent call last): File "D:\conda\envs\pythonProject6\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3802, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 138, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 165, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5745, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5753, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 'Date' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject6\main.py", line 18, in <module> HS300['Date'] = pd.to_datetime(HS300['Date']) File "D:\conda\envs\pythonProject6\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3807, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "D:\conda\envs\pythonProject6\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3804, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'Date'

看起来你遇到了一个 KeyError 错误,该错误指出你尝试访问一个不存在的键。具体来说,错误信息显示你尝试在一个名为 "HS300" 的 DataFrame 中访问 "Date" 列,但该列不存在。 有几种可能导致这个错误。首先,你可以检查一下你的数据文件是否包含 "Date" 列,并且列名是否正确。其次,你可以检查一下你的代码是否正确地读取了数据文件,并将数据存储在了正确的 DataFrame 中。最后,你还可以检查一下你的代码中是否有任何拼写错误或语法错误,这些错误也可能导致 KeyError 错误的发生。 如果你无法解决这个问题,可以将相关代码和数据文件一起分享,这样我就可以更好地了解问题并提供更有针对性的帮助。

相关推荐

# Task 4: relationship between HS300 & S&P500 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import pearsonr, spearmanr, kendalltau from copulas.multivariate import GaussianMultivariate # 中文字体 import matplotlib matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') ################## # 读取数据 HS300 = pd.read_csv('HS300.csv') SP500 = pd.read_csv('SP500.csv') # 将日期转换为 datetime 对象 HS300['Date'] = pd.to_datetime(HS300['Date']) SP500['Date'] = pd.to_datetime(SP500['Date']) # 合并数据,交易日取交集 df = pd.merge(HS300, SP500, on='Date') df.dropna(inplace=True) df.rename(columns={'Price_x': 'HS300', 'Price_y': 'SP500'}, inplace=True) print(df) # 绘制折线图 plt.plot(df['Date'], df['HS300'], label='HS300') plt.plot(df['Date'], df['SP500'], label='S&P500') # 调整x轴 plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator()) plt.xticks(rotation=45) plt.title('沪深300指数和标普500指数走势图') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.legend() plt.show() ################## # 收益率序列 r_HS300 = np.diff(np.log(df['HS300'])) r_SP500 = np.diff(np.log(df['SP500'])) r = pd.DataFrame({'HS300': r_HS300, 'SP500': r_SP500}) # 计算Pearson相关系数 pearson_corr, pearson_pval = pearsonr(r['HS300'], r['SP500']) print('Pearson相关系数:', pearson_corr) print('Pearson p值:', pearson_pval) # 计算Spearman秩相关系数和p值 spearman_corr, spearman_pval = spearmanr(r['HS300'], r['SP500']) print('Spearman秩相关系数:', spearman_corr) print('Spearman p值:', spearman_pval) # 计算Kendall秩相关系数和p值 kendall_corr, kendall_pval = kendalltau(r['HS300'], r['SP500']) print('Kendall秩相关系数:', kendall_corr) print('Kendall p值:', kendall_pval) ################ # Copula 分析 # 创建一个高斯多元 Copula 模型 copula = GaussianMultivariate() # 拟合 Copula 模型 copula.fit(r) print(copula.correlation)

最新推荐

recommend-type

基于Java实现的明日知道系统.zip

基于Java实现的明日知道系统
recommend-type

NX二次开发uc1653 函数介绍

NX二次开发uc1653 函数介绍,Ufun提供了一系列丰富的 API 函数,可以帮助用户实现自动化、定制化和扩展 NX 软件的功能。无论您是从事机械设计、制造、模具设计、逆向工程、CAE 分析等领域的专业人士,还是希望提高工作效率的普通用户,NX 二次开发 Ufun 都可以帮助您实现更高效的工作流程。函数覆盖了 NX 软件的各个方面,包括但不限于建模、装配、制图、编程、仿真等。这些 API 函数可以帮助用户轻松地实现自动化、定制化和扩展 NX 软件的功能。例如,用户可以通过 Ufun 编写脚本,自动化完成重复性的设计任务,提高设计效率;或者开发定制化的功能,满足特定的业务需求。语法简单易懂,易于学习和使用。用户可以快速上手并开发出符合自己需求的 NX 功能。本资源内容 提供了丰富的中英文帮助文档,可以帮助用户快速了解和使用 Ufun 的功能。用户可以通过资源中的提示,学习如何使用 Ufun 的 API 函数,以及如何实现特定的功能。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

HSV转为RGB的计算公式

HSV (Hue, Saturation, Value) 和 RGB (Red, Green, Blue) 是两种表示颜色的方式。下面是将 HSV 转换为 RGB 的计算公式: 1. 将 HSV 中的 S 和 V 值除以 100,得到范围在 0~1 之间的值。 2. 计算色相 H 在 RGB 中的值。如果 H 的范围在 0~60 或者 300~360 之间,则 R = V,G = (H/60)×V,B = 0。如果 H 的范围在 60~120 之间,则 R = ((120-H)/60)×V,G = V,B = 0。如果 H 的范围在 120~180 之间,则 R = 0,G = V,B =
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型,它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中,柱状图通过`bar`函数创建,该函数接受数据向量或矩阵作为输入,并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外,MATLAB提供了广泛的定制选项,允许用户调整条形颜色、
recommend-type

已知自动控制原理中通过更高的频率特征来评估切割频率和库存——相位稳定。确定封闭系统的稳定性。求Wcp 和ψ已知W(p)=30•(0.1p+1)•(12.5p+1)/p•(10p+1)•(0.2p+1)•(p+1)

根据相位稳定的定义,我们需要找到一个频率 Wcp,使得相位满足 -ψ = -180°,即 ψ = 180°。此时系统的相位裕度为 0°,系统处于边缘稳定状态。 首先,我们需要将 W(p) 表示成极点和零点的形式。将分母和分子分别因式分解,得到: W(p) = 30 • (0.1p+1) • (12.5p+1) / [p • (10p+1) • (0.2p+1) • (p+1)] = 375p/(p+1) - 3750/(10p+1) + 750p/(0.2p+1) - 3750p/(10p+1) + 150p/(p+1) + 30 因此,系统的极点为 -1、-0.1、-0.2、