我想阅读以下html,
import pandas as pd
daily_info=pd.read_html('https://www.investing.com/earnings-calendar/',flavor='html5lib')
print(daily_info)
不幸的是出现了:
urllib.error.HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden
无论如何要解决它吗？
我有以下df:
TAN.SK SHA.LO
A 0.05 0.01
S 0.04 0.44
D 0.08 -0.18
我希望新的df如下:
TAN SHA
A 0.05 0.01
S 0.04 0.44
D 0.08 -0.18
基本上从列名中删除.SK和.LO
这是我尝试过的:
df.rename(columns=lambda x: x.split('.')[0])
df.columns=df.split('.')[0]
第二种情况适用于 df.index
我想将以下数据帧转换为 json 。
df:
A sector B sector C sector
TTM Ratio -- 35.99 12.70 20.63 14.75 23.06
RRM Sales -- 114.57 1.51 5.02 1.00 4594.13
MQR book 1.48 2.64 1.02 2.46 2.73 2.74
TTR cash -- 14.33 7.41 15.35 8.59 513854.86
为了通过使用该函数来做到这一点，df.to_json()我需要在列和索引中有唯一的名称。
因此，我正在寻找的是将列名转换为一行并具有默认列号。简而言之，我想要以下输出：
df:
0 1 2 3 4 5
A sector B sector C sector
TTM Ratio -- 35.99 12.70 20.63 14.75 23.06
RRM Sales -- 114.57 1.51 5.02 1.00 4594.13
MQR book 1.48 2.64 1.02 …我有以下 df ：
A B
2018-01-02 100.000000 100.000000
2018-01-03 100.808036 100.325886
2018-01-04 101.616560 102.307700
我期待更改索引的时间格式，所以我尝试了（在链接Format pandas dataframe index date 中使用 @jezrael 的响应）：
df.index = rdo.index.strftime('%d-%m-%Y')
但它输出：
AttributeError: 'Index' object has no attribute 'strftime'
我想要的输出是：
A B
02-01-2018 100.000000 100.000000
03-01-2018 100.808036 100.325886
04-01-2018 101.616560 102.307700
我发现上面链接中提出的问题与我的问题非常相似。我真的不明白为什么会出现 attrError 。
我有以下str：
str='hola.mami.gusto'
我期待删除所有子字符串（包括最后一个'）。
我尝试了一个简单的
str.split('.',1)
但是它分开了：
['hola', 'mami.gusto']
而不是我想要的输出：
['hola.mami', 'gusto']
然后我尝试了一个正则表达式：
answer= re.sub("\.", "", str,-1)
认为这将取代最后一个'之后的所有内容。通过“”。
但是什么都没有改变
基本上我有 780 个（每天）观察，我想从中训练 80% 的数据，剩下的 20% 用于交叉验证。因此我明白我将使用：
df_cv = cross_validation(m, initial='624 days', horizon='156 days')
其中初始日期对应于我想训练和观察我想用于交叉验证的剩余观察值的第一个观察值。
我想我没有正确应用它，因为它似乎是一个截止日期，我真的不明白这是为了什么。
我怎样才能实现我的目标，即使用最初的 80% 的观察来训练数据，最后 20% 进行交叉验证？
先感谢您
machine-learning prediction python-3.x cross-validation facebook-prophet
我期待按日期过滤以下df,期待在索引值中仅按星期三过滤:
begin=2015-05-14
end=2015-05-22
Date
2015-05-14 81.370003 6.11282 39.753 44.950001
2015-05-15 80.419998 6.03380 39.289 44.750000
2015-05-18 80.879997 6.00746 41.249 44.360001
2015-05-19 80.629997 6.10465 41.047 40.980000
2015-05-20 80.550003 6.14370 41.636 42.790001
2015-05-21 80.480003 6.16096 42.137 43.680000
2015-05-22 80.540001 6.13916 42.179 43.490002
并继续..
这是我尝试过的:
df1=df[df.index.dayofweek == 2]
然后尝试:
df.index = pd.date_range(begin,end,freq='W')
两种情况都没有成功
期望的输出是相同的df,只返回星期四的行.
我有一个带有名称的list1：
["SAM","TOM","LOUIS"]
我有一个这样的dict1（在值列表中没有重复的名称：
{"NICE": ["SAM", "MAIK", "CARL", "LAURA", "MARTH"],
"BAD": ["LOUIS", "TOM", "KEVIN"],
"GOOD": ["BILL", "JEN", "ALEX"]}
我如何遍历list1，以便如果任何名称出现在dict1的任何列表中，它都会分配dict的对应键？
我期待产生以下输出：
["NICE","BAD","BAD"]
对应于列表中显示的值的键：SAM，TOM，LOUIS。
这是我的想法：
lista=[]
for k,v in dict1:
for values in arr1:
if values in v:
lista.append(v)
lista
但是不确定如何迭代不同的对象v，如何有效地获取所需的输出？
我有一个值列表：
['A','B','C','D']
我有一个命令
{1: ['A','F'],2:['B','J'],3:['C','N'],4:['D','X']}
我想获取列表中每个值的键：
我试过了 ：
[dict1[x] for x in list]
但是输出错误是因为我没有考虑dict值是一个列表而不是单个值的事实。我怎样才能做到这一点？
我想要的输出将是带有list1值键的列表：
[1,2,3,4]
我有以下 df：
\n\ntotal:\n\n A B C D\n2 Quarter Endingds9\xc3\xb1s 31 25476.20 26321.00 24867.00\n3 Quarter Ending dsa)d 31 26627.20 27904.00 25983.00\n4 Year EndingdjAsd 34 106806.00 110738.00 103731.00\n5 Year Ending (ka\xc3\xb1s 33 123813.00 131232.00 119091.00\n如何删除最后 5 个字符以获得：
\n\ntotal:\n A B C D\n2 Quarter Ending 31 25476.20 26321.00 24867.00\n3 Quarter Ending 31 26627.20 27904.00 25983.00\n4 Year Ending 34 106806.00 110738.00 103731.00\n5 Year Ending 33 123813.00 131232.00 119091.00\n我真的不知道如何清理索引并删除最后 5 个字符。
\n