我在Python Pandas系列中有一些值(类型:pandas.core.series.Series)
In [1]: series = pd.Series([0.0,950.0,-70.0,812.0,0.0,-90.0,0.0,0.0,-90.0,0.0,-64.0,208.0,0.0,-90.0,0.0,-80.0,0.0,0.0,-80.0,-48.0,840.0,-100.0,190.0,130.0,-100.0,-100.0,0.0,-50.0,0.0,-100.0,-100.0,0.0,-90.0,0.0,-90.0,-90.0,63.0,-90.0,0.0,0.0,-90.0,-80.0,0.0,])
In [2]: series.min()
Out[2]: -100.0
In [3]: series.max()
Out[3]: 950.0
我想获得直方图的值(不需要绘制直方图)...我只需要获得每个间隔的频率.
假设我的间隔是从[-200; -150]至[950; 1000]
所以下限是
lwb = range(-200,1000,50)
和上限是
upb = range(-150,1050,50)
我现在不知道如何获得频率(每个区间内的值的数量)......我确信定义lwb和upb是不必要的...但我不知道我应该使用什么函数执行此操作!(在Pandas doc中潜水后,我认为pandas.core.series.Series功能可以帮助我,因为它是一个离散化问题......但我不明白如何使用它)
能够做到这一点后,我将看看显示直方图的方式(但这是另一个问题)
我有一个Pandas数据框,列有像
Order Balance Profit cum (%)
我正在进行线性回归
model_profit_tr = pd.ols(y=df_closed['Profit cum (%)'], x=df_closed['Order'])
这个问题是标准模型就像(不通过原点的线的方程)
y = a * x + b
有2个自由度(a和b)
斜坡(a):
a=model_profit_tr.beta['x']
和截距(b):
b=model_profit_tr.beta['intercept']
我想减少我的模型的自由度(从2到1),我希望有一个类似的模型
y = a * x
许多语言提供数据库抽象以将数据(对象)保存到关系数据库(通常通过对象关系映射(ORM)).
我知道Julia不是一种"传统的"面向对象语言(参见julia:OOP与否)
但我想知道是否存在具有以下功能的库？
通过数据库URI连接到数据库"dialect+driver://username:password@host:port/database"(参见Python SQLAlchemy http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/engines.html)
将对象(实际上是复合类型的实例)存储到DB
从DB中检索对象
我勾选外汇对的刻度数据
这是一个样本 EURUSD/EURUSD-2012-06.csv
EUR/USD,20120601 00:00:00.207,1.23618,1.2363
EUR/USD,20120601 00:00:00.209,1.23618,1.23631
EUR/USD,20120601 00:00:00.210,1.23618,1.23631
EUR/USD,20120601 00:00:00.211,1.23623,1.23631
EUR/USD,20120601 00:00:00.240,1.23623,1.23627
EUR/USD,20120601 00:00:00.423,1.23622,1.23627
EUR/USD,20120601 00:00:00.457,1.2362,1.23626
EUR/USD,20120601 00:00:01.537,1.2362,1.23625
EUR/USD,20120601 00:00:03.010,1.2362,1.23624
EUR/USD,20120601 00:00:03.012,1.2362,1.23625
完整的刻度数据可以在http://dl.free.fr/k4vVF7aOD下载
列是:
Symbol,Datetime,Bid,Ask
我想将这个滴答数据转换为烛台数据(也称为OHLC Open High Low Close)我会说我想得到一个M15时间帧(15分钟)作为例子
我想用Python和Pandas库来实现这个任务.
我做了一小部分工作......按刻度数据文件读取
这是代码
#!/usr/bin/env python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.finance import candlestick
from datetime import *
def conv_str_to_datetime(x):
return(datetime.strptime(x, '%Y%m%d %H:%M:%S.%f'))
df = pd.read_csv('test_EURUSD/EURUSD-2012-07.csv', names=['Symbol', 'Date_Time', 'Bid', 'Ask'], converters={'Date_Time': conv_str_to_datetime})
PipPosition = 4
df['Spread'] = (df['Ask'] - df['Bid']) …我想pd.tseries.offsets从一个人建立一个熊猫datetime.timedelta
In [1]: from pandas.tseries.frequencies import to_offset
In [2]: import datetime
In [3]: td = datetime.timedelta(hours=1)
In [4]: to_offset('1H')
Out [4]: <Hour>
In [5]: to_offset(td)
Out [5]: ValueError
任何(其他)想法？
我想知道如何知道何时将一行代码添加到GitHub存储库.
我正在寻找提交哈希所以我可以在这行代码上添加注释(而不是打开一个问题)
例如,我必须知道这一行何时
https://github.com/username/project/blob/master/path/to/file#L6
加入
所以我可以使用 https://github.com/username/project/commit/COMMIT_HASH
添加关于此行的评论.
我想连接2个数组.
julia> l1=["a","b"]
2-element Array{ASCIIString,1}:
"a"
"b"
julia> l2=["c","d"]
2-element Array{ASCIIString,1}:
"c"
"d"
append!可以做到这一点,但这个功能正在修改l1!`)
julia> append!(l1, l2)
4-element Array{ASCIIString,1}:
"a"
"b"
"c"
"d"
julia> l1
4-element Array{ASCIIString,1}:
"a"
"b"
"c"
"d"
我正在寻找一个!功能(没有感叹号).
但这样的功能似乎并不存在.
任何的想法 ？
我想自动构建许多Julia函数(元编程)来包装库.
这是我想要生成的函数:
function myfunc(a::Array{Float64,1}, b::Array{Float64,1}; x=Int64(1), y=Float64(2))
x + y
end
这里是我想用来生成这样一个函数的函数的参数.
funcname = :my_func
args = (:a, :b)
args_typ = (Array{Float64,1}, Array{Float64,1})
kw_args = (:x, :y)
kw_defval = (1, 2)
kw_typ = (Int64, Float64)
我觉得朱莉娅宏并不舒服,http://docs.julialang.org/en/release-0.4/manual/metaprogramming/对我帮助不大.
我也希望能够显示函数(生成的)代码.
我的第一个想法(不是非常自动化)是
macro GEN_FUNC(funcname)
function $funcname(a, b, x=1, y=2)
return x
end
end
但它提出了
ERROR: syntax: invalid method name "$funcname"