2020年12月25日
摘要:
一、拆分 如果是拆分,那么那一列的值应该是list类型,比如: 我们需要根据data_list列去拆分,至于我怎么只挑了一个ID列和待分裂列,那是方便操作,剩余的我们可以使用merge,我就不赘述了 newvalues=np.dstack((np.repeat(t.reportno.values,l
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posted @ 2020-12-25 11:37
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摘要:
比如说用户有多笔贷款,每个贷款都有开始和结束时间,那么我们需要计算用户需要还款的总的月份(年份)(或者说贷款持续时间),如: 我们需要计算用户需要还款的月份数,以便于后面计算平均月供,由于有些日期是重合的,我们就不能计算多次。还有一些是跳跃的,也不能多计算,不能直接使用最大最小时间去计算差值 有两种
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posted @ 2020-12-25 10:01
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2020年12月23日
摘要:
总结: 1.isinstance() 函数要注意里面的type参数不能带引号,以及类型只能是单个type,或者是多个type组成的tuple 2.isinstance() 函数可以配合 while和if使用,作为判断条件,是的我们的代码更加简洁,比如: if isinstance(frac, flo
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posted @ 2020-12-23 20:48
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摘要:
见代码: # -*- coding: UTF8 -*- # cPickle是python2系列用的,3系列已经不用了,直接用pickle就好了 import pickle # 重点是rb和r的区别,rb是打开2进制文件,文本文件用r f = open('E:\\xxxx.pkl','rb') car
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posted @ 2020-12-23 09:28
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2020年12月22日
摘要:
查找df 中存在某些字段,可以使用isin,但是没有not in ,我们可以这样实现 # IN count_df[count_df.reportno.isin(t_reportno)] # NOT IN count_df[~count_df.reportno.isin(t_reportno)] 其中
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posted @ 2020-12-22 19:41
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摘要:
我们很想有一个函数可以实现日期+n,就能得到日期n个月后的日期,比如说2020-12-10 +2 =2021-02-10,那么该如何实现: import datetime from dateutil.relativedelta import relativedelta if __name__ ==
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posted @ 2020-12-22 14:21
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2020年12月21日
摘要:
复合列名不好引用,我们想重新命名,假如有如下表: 我们直接使用重命名 card_state_nouse = card_state_nouse.rename(columns={('ref_id', 'count'):'weijihuo_count',('creditlimitamount', 'sum
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posted @ 2020-12-21 15:50
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2020年12月18日
摘要:
一、朴素法 所谓朴素法,是假定下一期的需求于最近一期需求相同,换句话说,如果某产品销量头一个月是多少台,我们可以预测第二个月的销量仍然是多少台。事实证明,对某些产品线而言,朴素法是效益费用比最高的预测模型 朴素法是其它一些更复杂的时间序列分析方法的出发点。朴素法是最简单的预测方法 缺点:朴素法并不适
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posted @ 2020-12-18 17:52
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摘要:
重新采样时间序列数据 频率转换和时间序列重采样的便捷方法。对象必须具有类似datetime的索引(DatetimeIndex, PeriodIndex或TimedeltaIndex),或将类似datetime的值传递给on或level关键字 DataFrame.resample(rule, axis
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posted @ 2020-12-18 16:42
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摘要:
所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分,分解有:长期趋势Trend、季节性seasonality和随机残差residuals statsmodels使用的X-11分解过程,它主要将时序数据分离成长期趋势、季节趋势和随机成分。 与其它统计软件一样,statsmodels也支持两类分解模型,加法模型和乘
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posted @ 2020-12-18 16:21
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