import tushare as ts import os import numpy as np import pandas as pd

时间: 2023-11-14 18:07:32 浏览: 235
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pandas对指定列进行填充的方法

这段代码主要是导入了tushare、os、numpy和pandas四个库。其中，tushare是一个金融数据接口包，可以获取股票、基金、期货等金融数据；os是Python的操作系统接口，可以用来调用操作系统提供的功能；numpy是Python中数值计算的基础库，提供了大量的数值计算函数；pandas是Python中用于数据分析的库，提供了Series和DataFrame两种数据结构和相应的数据处理函数。
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import pandas as pd import numpy as np rng = pd.date_range('20180101', periods=40) ts = pd.Series(np.arange(1,41), index=rng)#这一行和上一行生成了一个index为时间，一共40天的数据 ts_m = ts.re
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Pandas时间序列:重采样及频率转换方式

import numpy as np 一、介绍 重采样(resampling)指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程； 将高频率(间隔短)数据聚合到低频率(间隔长)称为降采样(downsampling)； 将低频率数据转换到高频率则称为升...

import pandas as pd import numpy as np import tushare as ts from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt import mplfinance as mpf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

这是一段 Python 代码，导入了一些常用的数据分析和机器学习库，包括 Pandas、NumPy、Tushare、Sklearn、Matplotlib、mplfinance 和 TensorFlow。其中，Pandas 用于数据处理和分析，NumPy 用于科学计算，Tushare ...

import matplotlib.pyplot as plt import tushare as ts import pandas as pd import numpy as np from hmmlearn import hmm import sklearn from sklearn.model_selection import train_test_split df=ts.get_hist_data('600519',start='2019-01-01',end='2021-03-31') #让时间顺序从过去到现在 df=df.iloc[::-1] #选择收盘价作为预测目标 #将close列提取，并按行数由函数自动计算、列数为1转换为二维数组 y=df['close'].values.reshape(-1, 1) #数据标准化处理 y=(y-np.mean(y))/np.std(y) #拆分数据集：确定训练数据集和测试数据集 train_data,test_data=train_test_split(y,test_size=0.3,random_state=42) #训练一个高斯分布的隐马尔科夫模型 #状态空间数目设置 n_state=2 HMMmodel=hmm.GaussianHMM(n_components=n_state,n_iter=100) HMMmodel.fit(train_data) #在测试集上进行预测 #计算RMSE #在马尔可夫模型中，我们使用decode方法对模型进行预测，返回的是最可能的隐藏状态序列，也就是每个时间步的状态值；而在隐马尔可夫模型中，我们使用predict方法对模型进行预测，返回的是最可能的观测序列，也就是在给定模型和观测条件下，最可能的观测序列。 pred=HMMmodel.decode() rmse=np.sqrt(((test_data-pred)**2).mean()) #可视化训练数据、测试数据和模型预测结果 plt.plot(y,label='Acutal') plt.plot(range(len(train_data), len(train_data)+len(test_data)), pred, label='Predicted') plt.legend() plt.show()报错上面的信息

import pandas as pd import numpy as np from hmmlearn import hmm import sklearn from sklearn.model_selection import train_test_split df = ts.get_hist_data('600519', start='2019-01-01', end='2021-03-31...

但检查后不存在缺失值：import pandas as pd data = pd.read_csv('yuce1.csv') data.isnull().sum() time 0 value 0 dtype: int64

import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm # 读取数据 data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',') df = pd.DataFrame(data, columns=['time', 'value']) # 将数据转换为 Series ...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import tushare as ts pro = ts.pro_api('68055e3ab5b3a9b50c8fef138c44546dbd25bea5474439a22134df3d') start_date = '20180510' end_date = '20201030' code_list = ['000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'] for i in code_list: df = pro.daily(ts_code=i, start_date=start_date, end_date=end_date) df = df[['ts_code','trade_date','close']] df.to_csv(f'{i}.csv',encoding='gbk') df1 = pd.read_csv('000568.SZ.csv') df2 = pd.read_csv('000858.SZ.csv') df3 = pd.read_csv('600519.SH.csv') df4 = pd.read_csv('600809.SH.csv') df5 = pd.read_csv('002304.SZ.csv') df=pd.concat([df1,df2,df3,df4,df], ignore_index=True) df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d') df['close'] = df['close'].astype(float) df = df.set_index('trade_date') returns1 = df.loc[df['ts_code'] == '000568.SZ', 'close'].pct_change() returns2 = df.loc[df['ts_code'] == '000858.SZ', 'close'].pct_change() returns3 = df.loc[df['ts_code'] == '600519.SH', 'close'].pct_change() returns4 = df.loc[df['ts_code'] == '600809.SH', 'close'].pct_change() returns5 = df.loc[df['ts_code'] == '002304.SZ', 'close'].pct_change() returns = 0.32 * returns1 + 0.15 * returns2 + 0.10 * returns3 + 0.18 * returns4 + 0.25 * returns5

代码首先通过 tushare 库获取每只股票的交易数据，并将其保存到相应的 csv 文件中。接着，代码使用 pandas 库将这些 csv 文件读取到 DataFrame 中，并将这些 DataFrame 合并到一起。最后，代码计算了每只股票的收益...

import pandas as pd import numpy as np import os import datetime import statsmodels.api as sm import scipy as sp import math import chardet def TS_SUM(series, number): number = int(number) n = range(0, number-1) shift=series for k in n: shift=shift.shift(1) series=series+shift return series def ExpoDecay(array,halflife,number,): halflife=int(halflife) d=math.pow(0.5,1/halflife) DecayWGT=np.logspace(0,number-1,number,base=d) return sum(array*DecayWGT)/sum(DecayWGT) def TS_AVERAGE(series, number): number = int(number) l = len(series) shift = pd.Series(series) for k in range(0, number-1): shift = shift.shift(1) series = series + shift series = series / number return series def TS_wgdStd(series, number, halflife): halflife = int(halflife) d = math.pow(0.5, 1 / halflife) DecayWGT = np.logspace(0, number - 1, number, base=d) avg = TS_AVERAGE(series, number) square = (series - avg) * (series - avg) print('正在计算DASTD') l=len(series) loop=range(0,l) loop=pd.Series(loop) result=[1]*l for k in loop: if k<number-1: result[k]=np.nan else: sub_square=square.iloc[k-number+1:k+1] result[k]=math.sqrt(np.average(sub_square,weights=DecayWGT)) return result #计算波动因子（DASTD） def DASTD(data): data=pd.DataFrame(data) data['DASTD']=data.groupby('code')['ret_td'].transform(lambda x: TS_wgdStd(x,250,halflife=40)) print(data['DASTD']) print('done') DASTD=data['DASTD'] return DASTD total=pd.read_csv(r"C:\Users\lenovo\Desktop\实习\python\所有数据.csv") pingan=total[total['code']=='000001.SZ'] pingan['DASTD']=TS_wgdStd(pingan['ret_td'],250,halflife=40) print(pingan)

请注意，在使用TS_wgdStd函数计算DASTD时，你传入了一个Series作为参数，但该函数内部又调用了TS_AVERAGE函数来计算移动平均值。这样可能会导致在计算过程中出现警告或错误，请确保输入的数据和参数都符合函数的...

import pandas as pdimport numpy as npimport talibimport tushare as ts# 先写出回测框架class Backtest(): def __init__(self, data, init_balance): self.data = data self.init_balance = init_balance self.position = 0 self.balance = init_balance self.equity = 0 def update_balance(self, price): self.equity = self.position * price self.balance = self.balance + self.equity def run(self, strategy): for i in range(1, len(self.data)): signal = strategy.generate_signal(self.data.iloc[:i, :]) price = self.data.iloc[i, 0] # 按照信号来调整持仓 if signal == 1: self.position = np.floor(self.balance / price) # 买入所有可用资金 elif signal == -1: self.position = 0 # 卖出所有股票 self.update_balance(price) print("日期:", self.data.index[i], "价格:", price, "信号:", signal, "账户价值:", self.balance) # 输出最后的回测结果 print("回测结果: 最开始的账户余额为", self.init_balance, "，最终的账户余额为", self.balance, "，因此您的盈亏为", self.balance-self.init_balance)# 再写出策略类class MACD_Strategy(): def __init__(self, fast_period, slow_period, signal_period): self.fast_period = fast_period self.slow_period = slow_period self.signal_period = signal_period def generate_signal(self, data): macd, signal, hist = talib.MACD(data["close"], fastperiod=self.fast_period, slowperiod=self.slow_period, signalperiod=self.signal_period) if hist[-1] > 0 and hist[-2] < 0: return 1 # 金叉，买入 elif hist[-1] < 0 and hist[-2] > 0: return -1 # 死叉，卖出 else: return 0 # 无操作# 最后的主程序if __name__ == "__main__": # 下载数据 data = ts.get_hist_data("600000", start="2020-01-01", end="2021-01-01") data = data.sort_index() # 按日期排序 data = data.loc[:, ["open", "high", "close", "low", "volume"]] # 只保留这五列 data.index = pd.to_datetime(data.index) # 初始化回测 backtest = Backtest(data, init_balance=100000) # 初始化策略 strategy = MACD_Strategy(fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9) # 运行回测 backtest.run(strategy)

这是一段Python代码，用于导入Pandas、Numpy、Talib以及Tushare这几个Python库。Pandas和Numpy是用于数据处理的库，Talib是用于技术指标计算的库，Tushare是用于获取股市数据的库。

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# 读取csv文件data = pd.read_csv("data.csv", header=None)# 划分训练集和测试集train_size = int(len(data) * 0.7)train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:]# 将时间编号设置为索引train_data.set_index(0, inplace=True)test_data.set_index(0, inplace=True)# 转换为时间序列train_ts = train_data[1]test_ts = test_data[1]# 训练ARIMA模型model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1))model_fit = model.fit()# 预测测试集数据predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_ts))[0]# 计算rmsermse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ts, predictions))print('Test RMSE: %.3f' % rmse)# 绘制图像plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(train_ts, label='Train')plt.plot(test_ts, label='Test')plt.plot(test_ts.index, predictions, label='Predictions')plt.xlabel('Time/h')plt.ylabel('kwh')plt.title('ARIMA Model Predictions')plt.legend()plt.show()以上代码运行报错如下ValueError: 0 is not in range，请修正代码

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ts, predictions)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse) # 绘制图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(train_ts, label='Train') plt.plot(test_ts, label='Test') plt....

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error # 读取csv文件 data = pd.read_csv("77.csv", header=None) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:] # 将时间编号设置为索引 train_data.set_index(0, inplace=True) test_data.set_index(0, inplace=True) # 删除原来的索引列 train_data.index.name = None test_data.index.name = None # 转换为时间序列 train_ts = train_data[1] test_ts = test_data[1] # 训练ARIMA模型 model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) model_fit = model.fit() # 预测测试集数据 predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_ts))[0] # 计算rmse rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ts, predictions)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse) # 绘制图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(train_ts, label='Train') plt.plot(test_ts, label='Test') plt.plot(test_ts.index, predictions, label='Predictions') plt.xlabel('Time(h)') plt.ylabel('kwh') plt.title('ARIMA Model Predictions') plt.legend() plt.show()以上代码报错如下，请解释并给出修改后的代码KeyError: 0

plt.plot(test_ts.index, predictions, label='Predictions') 修改为： python plt.plot(test_data.index, predictions, label='Predictions') 这样就可以正确绘制出预测结果的图像了。

优化这段代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx') data2 = pd.read_excel # 将数据转换为时间序列 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # data.set_index('DATE', inplace=True) data = data['F4'] # ADF检验 ADFresult = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % ADFresult[0]) print('p-value: %f' % ADFresult[1]) if ADFresult[1] > 0.05: # 进行差分 diff_data = data.diff().dropna() # 再次进行ADF检验 AADFresult = adfuller(diff_data) print('ADF Statistic after differencing: %f' % AADFresult[0]) print('p-value after differencing: %f' % AADFresult[1]) data = diff_data # Ljung-Box检验 # result = acorr_ljungbox(data, lags=10) # print('Ljung-Box Statistics: ', result[0]) # print('p-values: ', result[1]) # 使用auto_arima函数选择最佳ARIMA模型 stepwise_model = auto_arima(data, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=False, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=True) model_resid = stepwise_model.resid() print(stepwise_model.summary()) # 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数 model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=1, o=0, q=1) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima def adf_test(data): """进行ADF...

tushare量化交易策略

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. 获取股票数据： # 获取股票历史行情数据 df = ts.get_hist_data('000001', start='2010-01-01', end='2020-12-31') 3. ...

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这段代码是什么意思：from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD from pgmpy.models import BayesianNetwork from pgmpy.inference import VariableElimination import numpy as np import pandas as pd from pgmpy.models import BayesianModel from pgmpy.estimators import MaximumLikelihoodEstimator, BayesianEstimator forest_fires_model = BayesianNetwork([('PV', 'CF'), ('TS', 'CF'), ('TS', 'LT'), ('CF', 'FF'), ('LT', 'FF')]) Park_visitors_cpd = TabularCPD( variable='PV', # node name variable_card=2, # number of value of nodes values=[[0.97], [0.03]] ) Thunderstorms_cpd = TabularCPD( variable='TS', variable_card=2, values=[[0.1], [0.9]] ) Camp_fires_cpd = TabularCPD( variable='CF', variable_card=2, values=[[0.23, 0, 0.8, 0.02], [0.77, 1.00, 0.2, 0.98]], evidence=['PV', 'TS'], evidence_card=[2, 2] ) Lightning_cpd = TabularCPD( variable='LT', variable_card=2, values=[[0.43, 0.02], [0.57, 0.98]], evidence=['TS'], evidence_card=[2] ) Forest_fire_cpd = TabularCPD( variable='FF', variable_card=2, values=[[0.24, 0.13, 0.07, 0.06], [0.76, 0.87, 0.93, 0.94]], evidence=['CF','LT'], evidence_card=[2, 2] ) forest_fires_model.add_cpds( Park_visitors_cpd, Thunderstorms_cpd, Camp_fires_cpd, Lightning_cpd, Forest_fire_cpd ) forest_fires_model.get_cpds() forest_fires_model.get_independencies() print(forest_fires_model.check_model()) forest_fires_infer = VariableElimination(forest_fires_model) prob_FF = forest_fires_infer.query( variables=['FF'], evidence={'PV': 1}) print(prob_FF) prob_PV = forest_fires_infer.query( variables=['PV'], evidence={'FF': 1,'TS': 0}) print(prob_PV) a = [20,100,1000,10000] for i in a: try: print("samples number is: ", i) # get data raw_data = np.random.randint(low=0, high=2, size=(i, 5)) data = pd.DataFrame(raw_data, columns=['PV', 'TS', 'CF', 'LT', 'FF']) data.head() # build model model = BayesianNetwork([('PV', 'CF'), ('TS', 'CF'), ('TS', 'LT'), ('CF', 'FF'), ('LT', 'FF')]) # train based on MaximumLikelihood model.fit(data, estimator=BayesianEstimator) for cpd in model.get_cpds(): # print probability print("CPD of {variable}:".format(variable=cpd.variable)) print(cpd) except Exception as e: print(e)

这段代码是一个基于贝叶斯网络的森林火灾模型。首先，导入了一些必要的库和模块。然后，定义了一个贝叶斯网络对象forest_fires_model，其中包含了节点之间的依赖关系。接下来，通过TabularCPD类定义了各个节点的条件...

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给定不超过6的正整数A，考虑从A开始的连续4个数字。请输出所有由它们组成的无重复数字的3位数。编写一个C语言程序

为了编写一个C语言程序来解决这个问题，我们需要遍历给定范围内的所有连续4个数字，并检查每个组合是否能构成一个无重复数字的三位数。这里是一个简单的示例程序： ```c #include <stdio.h> // 函数定义，用于生成并检查无重复数字的3位数 void generate_unique_3_digit(int A) { for (int i = A; i <= A + 3; i++) { int num = i * 100 + (i+1) * 10 + (i+2); if (num >= 100 && num < 1000 && is_uni
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直流无刷电机控制技术项目源码集合

资源摘要信息:"直流无刷实例源码.zip" 该资源为一个包含多个技术项目源码的压缩文件，涵盖了IT技术的多个领域。接下来将详细介绍这些领域，并对其在源码中的应用进行说明。 1. 前端开发：前端开发通常指使用HTML、CSS和JavaScript等技术进行网页界面的构建。前端源码可能包括实现用户交互界面的代码，响应式布局实现，以及一些前端框架（如React或Vue.js）的使用实例。 2. 后端开发：后端通常涉及服务器端的编程，使用如PHP、Java、Python、C#等语言，处理HTTP请求、数据库交互、业务逻辑实现等。源码中可能包含服务器的搭建、数据库设计、API接口的实现等方面的内容。 3. 移动开发：移动开发关注于移动设备上的应用开发，涉及iOS、Android等平台，使用Swift、Kotlin、Java或跨平台框架如Flutter等。源码可能包括移动界面的布局、触摸事件处理、应用与后端数据的交互等。 4. 操作系统：操作系统源码可能包括对Linux内核的修改、或是基于RTOS（实时操作系统）的嵌入式系统开发。这类源码往往更偏向底层，涉及系统级编程。 5. 人工智能：人工智能项目源码可能包含机器学习、深度学习的实现，使用Python的TensorFlow或PyTorch框架等。这些源码可能涉及图像识别、自然语言处理等复杂算法的实现。 6. 物联网：物联网项目源码可能包含设备端与云平台的数据交互，使用的技术可能包括MQTT协议、HTTP/HTTPS协议等，可能还会涉及ESP8266这样的Wi-Fi模块使用。 7. 信息化管理：这类项目源码可能包含企业信息系统的构建，使用的技术可能包括数据库操作、数据报表生成、工作流管理等。 8. 数据库：数据库源码可能包括数据库的设计、操作，比如使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统的SQL编写、存储过程、触发器等。 9. 硬件开发：硬件开发源码可能涉及使用STM32微控制器、EDA工具（如Proteus）进行电路设计、模拟和编程。 10. 大数据：大数据源码可能包含数据采集、存储、处理和分析的过程，可能会用到Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架。 11. 课程资源：这部分源码可能是为教学目的设计的，它可能包括一些基本项目的实现，适合初学者学习和理解。 12. 音视频：音视频源码可能包括音视频播放、录制、编解码等技术的应用，可能涉及到webRTC、FFmpeg等技术。 13. 网站开发：网站开发源码可能包括从简单的静态页面到复杂的动态网站实现，涉及前端框架、后端逻辑、数据库交互等。 14. EDA：电子设计自动化（EDA）源码可能包括电路图设计、PCB布线等，使用如Altium Designer、Eagle等专业EDA工具。 15. Proteus：Proteus源码可能包括电路的模拟和测试，它可以模拟微控制器和其他电子元件的行为。 该资源所包含的项目源码均已通过严格测试，可以直接运行。源码的适用人群广泛，不仅适合初学者学习不同技术领域，也适合进阶学习者或专业人士作为参考或直接拿来修改扩展，实现新功能。所有源码的上传都经过确认其正常工作，确保下载者可以直接使用。 在使用这些源码时，如果遇到任何问题，可以随时与博主沟通，博主将提供及时的解答。此外，鼓励用户下载和使用这些资源，互相学习、共同进步。 由于压缩文件的文件名称列表中只提供了"直流无刷实例源码"，没有具体项目名称，因此我们无法得知具体的项目实例。然而，根据文件描述，我们可以确定这些源码项目覆盖了从硬件到软件、从传统应用到现代技术的广泛范围，并且针对了直流无刷电机的控制实例进行了特别的说明。 请注意，由于资源的宽泛涵盖性，这里提供的信息并不包含特定项目的详细分析，而是根据描述中的关键词进行了技术领域的概括性描述。如果需要针对具体项目进行分析，建议下载资源并根据具体文件内容进行详细探讨。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩