Python中选取最大最小值的函数
时间: 2024-06-16 10:01:54 浏览: 19
在 Python 中,有内置的函数可以方便地找出列表或数组中的最大值和最小值。这里主要介绍两个常用的函数:
1. `max(iterable, /, *args, **kwargs)`: 这个函数用于返回给定可迭代对象(如列表、元组或字符串)中的最大元素。如果没有可迭代对象,或者所有参数都是 None,则会抛出 ValueError。例如:
```python
numbers = [1, 5, 3, 8, 2]
max_value = max(numbers)
print(max_value) # 输出:8
```
2. `min(iterable, /, *args, **kwargs)`: 类似于 `max`,`min` 函数返回给定可迭代对象中的最小元素。使用方法同上:
```python
min_value = min(numbers)
print(min_value) # 输出:1
```
这两个函数也可以接受多个参数进行比较,如果传入的是多个序列,会逐个比较对应位置的元素。
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python 求dataframe某列中的最大值与最小值
可以使用 pandas 库中的 `max()` 和 `min()` 函数来求 dataframe 某列中的最大值与最小值。假设你的 dataframe 叫做 `df`,需要求某列叫做 `col` 的最大值和最小值,可以使用以下代码:
```python
max_val = df['col'].max()
min_val = df['col'].min()
```
其中,`df['col']` 表示选取 `df` 中的 `col` 列,然后调用 `max()` 和 `min()` 函数即可。
python计算股票最大回撤
在Python中计算股票最大回撤的方法可以通过使用rolling函数来实现。首先,需要计算选取周期内的最大净值,即窗口滚动值里的最大值。这可以通过使用rolling函数后加.max()来实现。具体代码如下:
```python
data['roll_max'] = pd.DataFrame(data)['close'].rolling(window=window, min_periods=1).max()
```
接下来,计算当天的回撤比,即当天股价与股价峰值之间的比例。具体公式为(当天股价 - 股价峰值)/股价峰值,可以通过下面的代码实现:
```python
data['daily_dd'] = data['close'] / data['roll_max'] - 1
```
最后,计算选取周期内的最大回撤比,取最小值作为最大回撤。这里将回撤比当成负数处理。具体代码如下:
```python
data['max_dd'] = data['daily_dd'].rolling(window=window, min_periods=1).min()
```
这样就可以得到带最大回撤值的新数据。以上是计算股票最大回撤的Python代码实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [股票python量化交易016-计算最大回撤](https://blog.csdn.net/Johnny2004/article/details/124918005)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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