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  • Python3 如何使用Pandas库将日数据转换为周数据月数据或季度数据 最近碰到了需要对某只股票的时间序列日数据,转换为3天、5天、周数据月数据、甚至两一次的数据(bimonthly data)的需求,做个笔记记录一下: ...

    Python3 如何使用Pandas库将日数据转换为周数据、月数据或季度数据

    最近碰到了需要对某只股票的时间序列日数据,转换为3天、5天、周数据、月数据、两月一次的数据(bimonthly data)、季度数据的需求,做个笔记记录一下:

    # 数据来源于tushare, 包括股票代码(ts_code)、 交易日期(trade_date)、最高价(high)、最低价(low)、收盘价(close)等
    # 省略数据获取的过程,数据格式为DataFrame
    
    import pandas as pd
    
    ''' 将数据转换为时间序列数据, 调用pandas的to_datetime函数'''
    data['trade_date'] = pd.to_datetime(data['trade_date'])
    
    '''获取周数据:调用resample 重采样方法,对数据每周采一次样,根据我的需求,取最后一个作为close price'''
    weekly_data = data.resample('W', on="trade_date").last()
    
    '''获取bi-weekly data,每两周采一次样,返回两周内数据的均值; 频率可以改为 ‘3W' 等'''
    weekly_data = data.resample('2W', on="trade_date").mean()
    
    '''同理获取月数据/bi-monthly 数据'''
    monthly_data = data.resample('M', on="trade_date").last()
    bimonthly_data = data.resample('2M', on="trade_date").last()
    
    '''转为季度数据'''
    quarterly_data = data.resample('Q', on="trade_date").last()
    
    • resample 方法也可以对分钟数据进行重采样,更多用法详见官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.resample.html?highlight=resample#pandas.DataFrame.resample
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  • pythonstr类型的数据变成datetime时间类型数据 如下: import datetime date_str = '2019_05_09' date_date = datetime.date(*map(int, date_str.split('_'))) print date_date, type...

    python将str类型的数据变成datetime时间类型数据

    如下:

    import datetime
    
    date_str = '2019_05_09'
    
    date_date = datetime.date(*map(int, date_str.split('_')))
    
    print date_date, type(date_date)
    
    # 打印结果
    # 2019_05_09 <type 'datetime.date'>

     

    posted @ 2019-05-09 21:22 aaronthon 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏
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  • R语言-字符串、数据转换成日期时间,变成星期、等等,还介绍了如何生成日期,如何提取当前系统时间

    #假设已经有字符串如下:

    d1<-c("2011-01-02", "2011-01-09" ,"2011-01-16", "2011-01-23", "2011-01-30"
      ,"2011-02-06", "2011-02-13", "2011-02-20" ,"2011-02-27" ,"2011-03-06"
    , "2011-03-13", "2011-03-20" ,"2011-03-27", "2011-04-03", "2011-04-10"
     , "2011-04-17" ,"2011-04-24", "2011-05-01", "2011-05-08", "2011-05-15"
    , "2011-05-22" ,"2011-05-29", "2011-06-05" ,"2011-06-12", "2011-06-19"
    , "2011-06-26", "2011-07-03", "2011-07-10" ,"2011-07-17" ,"2011-07-24"
    , "2011-07-31", "2011-08-07" )

    #转换成日期:

    dmonth<-as.Date(d1,"%Y-%m-%d")#有的人日期喜欢写成"2011/07/31",此时只需要把-改成/即as.Date(d1,"%Y/%m/%d")

    #转换成星期、月:

    month1<-months(dmonth)#转化为月份
    week1<-weekdays(dmonth)#转化为星期

    #时间比较(其实R自动将时间排序了,感兴趣的同学可以试试这句as.numeric(dmonth)<将时间转化为数据,可以算算是R是把哪天作为第一天的了>)

    #假如说 已经有数据集data

    data1<-data[dmonth<="2011-12-30"]#提取数据集data中11年之前的数据

    #生成日期数据

    #刚才说了怎么将时间转为数字,反过来将数字转化为日期肯定是可以的

    d2<-as.Date(23768, origin = "1900-01-01")#感兴趣的朋友可以知道R的origin是多少了吧?

    #利用seq函数

    date1<- seq(from=as.Date('2006/01/01'), to=as.Date('2016/08/03'), by='1 day')#想生成月度或者星期,只要把day换成month或week

    #返回当前日期或系统时间:

     Sys.Date()#日期

    date()#具体时间

     

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  • 2012年11数据;然后就到2012年32出现第二条数据。这样就造成我们数据之间有间隔。 我们想要的数据形式为,即使没有发生交易,在财务那里应该交易额记为0,但现实情况不是这样。解决这样的情况思路为:...

    在做项目时我遇到了这样的一个问题:

      财务给我们的数据并不是每天都有的,由于财务人员并不是每天都记账,造成数据不是连续性。例如:“应收账款”表中的数据为。2012年1月1日 有数据;然后就到2012年3月2日出现第二条数据。这样就造成我们数据之间有间隔。

    我们想要的数据形式为,即使没有发生交易,在财务那里应该将交易额记为0,但现实情况不是这样。解决这样的情况思路为:

     

       1、准备一个全时间的,时间维表。这样保证时间是连续的。(如下图)

    select * from T99_DT_CD

      2、 对时间补全的事实表进行处理。将事实表中的所有维度全部总结出来,准备于时间维表进行笛卡尔积的处理。

    select distinct unitcode,unitname,bproperty,igrade,ywxcode,ywxname,pronum,province from table_事实表  .   需要distinct 的处理。

    3、出来的结果作为表,与时间维表进行笛卡尔积。如下

     

    select b.unitcode,b.unitname,substr(a.stat_dt,1,4)
    ,case when substr(a.stat_dt,6,1) = '0' then substr(a.stat_dt,7,1) else substr(a.stat_dt,6,2) end,a.stat_dt||' 00:00:00'
    ,b.bproperty,b.igrade,b.ywxcode,b.ywxname,b.pronum,b.province,0,0
    from
    (select distinct unitcode,unitname,bproperty,igrade
    ,ywxcode
    ,ywxname,pronum,province
    from V_YSZKJC_20110901) b,
    (select stat_dt from pdata_dev..T99_DT_CD
    where current_dt >= '20110101' and current_dt<CURRENT_TIMESTAMP) a

    这时要注意 指标字段先写死为0数据。

    4、这时将得出来的结果插入到一个临时表中,这个临时表中的数据就是事实表中,全部维度下全部时间的数据了。

    5、将事实表中的真实数据在插入到这个临时表中,按照所有维度进行 group by 。指标字段sum()的方法,就能就数据合并到一起了,能合并是数据都是有发生额。这样既能将没有发生数据的日期补充完成,又能保证数据的准确。

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  • mysql 导入excel数据成功,但数据表中80%数据变成了2147483647解决方案
  • 解决poi导出数据变成科学计数法

    千次阅读 2018-07-17 10:26:54
     设置了double数据,导出的时候,发现数据自动变成了科学计数法 思路:  数字在excle中切换成了科学计数法,以文本导出数据 解决方案:  设置cell.setvalue()数据的时候,double转换成字符串输出 发现问题:...
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  • 我使用的数据库管理是mongobooster,添加的数据int类型自动变为了Double,而且修改valueType也不管用,只能自己执行mongo,update语句 db.表名.find({'字段名' : { $type : 1 }}).forEach(function(x) { x.字段名...
  • 数据标准化/归一化normalization

    万次阅读 多人点赞 2016-08-19 09:42:40
    这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。 连续型特征还有一种处理方式是,先分桶/分箱(如等频/...离散数据处理参考[数据预处理:独热编码(One-Hot Encoding)]。 基础知识参考: [均值、方差与协方差矩阵] [...
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  • 无序的有重复数据的list变成有序的无重复数据的list
  • 前端将数据封装成json传到后端,+号变成了空格,应该怎么解决
  • 数据溢出-int值太大变成负数

    万次阅读 2019-01-02 14:36:07
    } 输出的日志为 …… 2146900001 2147000001 2147100001 2147200001 2147300001 2147400001 -2147467295 竟然真的会变成负数,你们可以测试一下。为什么会出现这种情况勒,后来才想明白,每一个基本类型的取值都是...
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  • php从mysql取出int数据变成了string

    万次阅读 2016-08-05 15:32:36
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    万次阅读 2019-03-04 21:06:57
    查出来的list集合转成json数据发送到jsp页面的时候时候,发现时间数据变成时间戳了,后面搜了一下,kan'看到一个方法很实用,原文:https://blog.csdn.net/qq_26692575/article/details/84029853, 直接在javaBean...
  • Stata: 收益转周\\季\年度数据

    千次阅读 2018-12-25 10:19:24
      作者:朱红兵 (南京大学)   责编:王俊 (中山大学) ...使用 ascol 将日收益率数据转换为**周\\季\年 度数据; 使用 mtoq 将月数据转换为季度数据;   1 两种收益率的计算 例如 我们有下述股票的日度价格...

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怎么将日数据变成月数据