Python で一般的に使用されるコマンドは次のとおりです: 1. csv ファイルを開く; 2. データを並べ替える [データフレーム インデックス]; 3. 標準偏差を求める; 4. 切り上げ; 5. ヒルベルト変換; 6. 列名の変更データフレームの 7. 特定の列などに従って昇順または降順に並べ替えます。
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Python で一般的に使用されるコマンドは次のとおりです:
(1) CSV ファイルを開くimport pandas as pd df=pd.read_csv(r’data/data.csv’)(2) データフレーム インデックスの並べ替え
data=df.sort_index(axis=0,ascending=False)(3) データフレームを特定の列に従って昇順または降順に並べます
data=df.sort([‘date’],ascending=True升序,False降序)(4) データフレームのインデックスは再び 0 から始まります
data=data.reset_index(drop=True)(5) で絵を描きます日付を横軸にします
import matplotlib.pyplot as plt x=data[‘date’]#日期是字符串形式 y=data[‘close price’] plt.plot_date(x,y)(6) 標準偏差を求めます
import numpy as np np.std(7) 切り捨て
import math math.floor切り上げ: math.ceil(8) Hill Burt 変換
from scipy import fftpack hx= fftpack.hilbert(price)(9) 値の並べ替え
data.order()(10) 差分
data.diff(1)#一阶差分 dataframe 删除元素 data.drop(元素位置)(11) 入れ子配列の処理方法
import itertools a = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]] out = list(itertools.chain.from_iterable(a))( 12) データフレームの列名の変更
data.columns=[‘num’,’price’](13) Excel テーブルインポート後の空行の解決策
import numpy as np data= data.drop(data.loc[np.isnan(data.name.values)].index)(15) Diff の使い方 1.データフレームまたはシリーズ形式の場合は、data.diff() を直接使用してください。 2. リスト形式です。まずリスト形式に変換します。 data=data.tolist()、次に dif=np.diff(data) (16) データフレーム内の日付型は日付形式ではなく、直接加算または減算できないため、最初にリスト形式に変換されます
t=data.time.tolist() date_time = datetime.datetime.strptime(str(t),’%Y-%m-%d %H:%M:%S’) date_time=datetime.date(date_time.year,date_time.month,date_time.day) past= date_time - datetime.timedelta(days=n*365)(17) 記号化
np.sign(18) 辞書の使い方
label={‘11’:’TP’,’1-1’:’FN’,’-11’:’FP’,’-1-1’:’TN’} for i in range(len(data1)): state=str(int(data1[i]))+str(int(data2[i])) result.append(label[state])(19) plt で描画すると漢字が表示されない問題の解決方法
from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties(fname=r”c:\windows\fonts\simsun.ttc”, size=15) plt.title(u’中文’, fontproperties=font_set)(20) 実行時間を取得する現在のプログラム
from time import time time1=time() time2=time() print(time2-time1)概要: この記事は以上です。皆さんのお役に立てば幸いです。
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