C羽言

摘要： 新建文本文档，写入以下代码。 后缀改成.reg，双击运行后重启电脑。 Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer] "Link"= 阅读全文

摘要： %%timeit stgg=np.where(df['close']>df['open'],df['close'],df['open']) stdd=np.where(df['close']<df['open'],df['close'],df['open']) #196 µs ± 1.72 µs p 阅读全文

摘要： How to calculate df.cummin() piecewise I want to start df.cummin() when cond column is true until recompute df.cummin() next cond column is true. The 阅读全文

摘要： %%timeit def compare(A, B): x = A[0] out = [] for a,b in zip(A,B): if b>x: out.append(True) x = a else: out.append(False) return out df['compare'] = c 阅读全文

摘要： input import pandas as pd import numpy as np A=[17,18,21,15,18,19,22,16,30,50,] cond=[False,True,False,False,False,True,False,False,True,False] df=pd. 阅读全文

摘要： input import pandas as pd import numpy as np d={'trade_date':['2021-08-10','2021-08-11','2021-08-12','2021-08-13','2021-08-14','2021-08-15','2021-08-1 阅读全文

摘要： 我们可以使用 numba解决方案: from numba import jit @jit def dyn_shift(s, step): assert len(s) == len(step), "[s] and [step] should have the same length" assert i 阅读全文

摘要： ipython中查看代码执行时间的魔法命令 %time： 在行模式下，代码运行一次所花费的时间。%%time：在单元模式下，代码运行一次所花费的时间。 %timeit： 在行模式下，执行代码块若干次，取最佳结果。%%timeit： 在单元模式下，执行代码块若干次，取最佳结果。 PyCharm里效率测 阅读全文

摘要： 假设您的数据帧名为“df”，运行这一行，您将把数据保存到剪贴板，让您可以将其粘贴到需要的地方 df.to_clipboard(excel=True) 阅读全文

摘要： 这样看的话，就是交叉比较，每一个值都只和另一列的上一行值有关，那么我们完全可以将a列和b列拆分开，按照这种交叉形式重新组合出c列和d列，也就是将a列和b列的每个元素交叉互换一下。 a = [0, 1, 2, 3] b = [a, b, c, d] c = [0, b, 2, d] d = [a, 1 阅读全文