随笔分类 - python
摘要：python pandas移动窗口函数rolling的用法，具有很好的参考价值 超级好用的移动窗口函数 最近经常使用移动窗口函数，觉得很方便，功能强大，代码简单，故将pandas中的移动窗口函数都做介绍。它都是以rolling打头的函数，后接具体的函数，来显示该移动窗口函数的功能。 rolling_
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摘要：pandas：数据分析 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包。pandas是基于NumPy构建的。 pandas的主要功能具备对其功能的数据结构DataFrame、Series集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作灵活处理缺失数据 安装方法：pip install pandas引用
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摘要：量化投资与Python——NumPy 为什么选择Python 如何使用Python进行量化投资 NumPy - 数据分析基础包 简介 - NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型、
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摘要：量化投资与Python——pandas 简介： 为什么学习pandas - numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？ - numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就
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摘要：量化投资与Python——Matplotlib 简介 案例 Matplotlib官网 案例一：常用函数 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #
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摘要：需求一：使用tushare包获取某股票的历史行情数据。 # 获取行情 df = ts.get_k_data(code="600519",start='2000-01-01') # 保存到本地 df.to_csv('./maotai.csv') # 读取本地csv文件数据 df = pd.read_c
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt x_values = list(range(1,1001))y_values = [x**2 for x in x_values]plt.scatter(x_values, y_values,c=y_values,cmap=plt.cm
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摘要：实例001：数字组合 **题目：**有四个数字：1、2、3、4，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？ **程序分析：**遍历全部可能，把有重复的剃掉。 **简便方法：**用itertools中的permutations即可。 实例002：“个税计算” **题目：**企业发放的奖金根据
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摘要：python 读写、创建 文件 python中对文件、文件夹（文件操作函数）的操作需要涉及到os模块和shutil模块。 得到当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径: os.getcwd() 返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir() 函数用来删除一个文件:os.remo
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摘要：1、字符串 2、字符串常用操作 # 1字母处理： .upper() # 全部大写 .lower() # 全部小写 .swapcase() # 大小写互换 .capitalize() # 首字母大写，其余小写 .title() # 首字母大写 # 2格式化相关 .ljust(width) # 获取固定
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摘要：计算移动平均线 # 计算移动平均线数据 # 输入：股票代码-字符串，移动平均线天数-整数 # 输出：算术平均值-浮点数 def get_MA(security_code,days): # 获得前days天的数据，详见API a=attribute_history(security_code, day
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摘要：代码1：# -*- coding: utf-8 -*-def function(*numbers):sum = 0for num in numbers:sum = sum + num*numreturn sum print function(1,2,3)a = [7,8]print function
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摘要：csv是Comma-Separated Values的缩写，是用文本文件形式储存的表格数据。我们用python处理.csv文件时，发现用pandas工具包比csv工具包要方便很多，下面介绍一下一些基本的操作，如读写(read, write)和切片(slice)。 写(write)操作： import
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摘要：# -*- coding: utf-8 -*- #导入需要使用的包 import xlrd #读取Excel文件的包 import xlsxwriter #将文件写入Excel的包 #打开一个excel文件 def open_xls(file): f = xlrd.open_workbook(file) return f #获取excel中所有的sheet表 def ...
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摘要：# -*- coding: utf-8 -*-import xlrddef open_excel(file = 'file.xls'):#打开要解析的Excel文件 try: data = xlrd.open_workbook(file) return data except Exception a
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摘要：Python 求两个文本文件以行为单位的交集 并集 差集 s1 = set(open('a.txt','r').readlines()) s2 = set(open('b.txt','r').readlines()) print 'ins: %s'%(s1.intersection(s2)) pri
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摘要：python字符串内置函数1、字符串 定义：它是一个有序的字符的集合，用于存储和表示基本的文本信息，‘’或“”或‘’‘ ’‘’中间包含的内容称之为字符串特性：1.只能存放一个值2.不可变3.按照从左到右的顺序定义字符集合，下标从0开始顺序访问，有序补充： 1.字符串的单引号和双引号都无法取消特殊字符
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摘要：1、字符串 2、字符串常用操作 1 2 3 4 5 6 # 1字母处理： .upper() # 全部大写 .lower() # 全部小写 .swapcase() # 大小写互换 .capitalize() # 首字母大写，其余小写 .title() # 首字母大写 1 2 3 4 5 6 # 1字母
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摘要：#给列表中每个元素加入标号import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd #import pandas_datareader.data as web a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb'] f...
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摘要：前段时间玩Python时无意看到了获取股票交易数据的tushare模块，由于自己对股票交易挺有兴趣，加上现在又在做数据挖掘工作，故想先将股票数据下载到数据库中，以便日后分析： 昨天试了下单线程下载股票数据，但由于获取数据量较大，所需时间特别长，这次用多线程实试试 本次采用了10个线程，下载速度快了许
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