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    {"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技术人对外发布原创技术内容的最大平台;社区覆盖了云计算、大数据、人工智能、IoT、云原生、数据库、微服务、安全、开发与运维9大技术领域。","link1":"https://developer.aliyun.com/group/?spm=a2c6h.12883283.1377930.25.7287201c9RKTCi&groupType=other","link":"https://developer.aliyun.com/","icon":"https://img.alicdn.com/tfs/TB1TlXBEkT2gK0jSZPcXXcKkpXa-200-200.png","btn2":"开发者藏经阁","tip":"打通开发者成长路径,学习中心 。全线阿里云技术大牛公开课,立即查看","btn1":"技术与产品技术圈","link2":"https://developer.aliyun.com/topic/ebook?spm=a2c6h.12883283.1362932.15.7287201c9RKTCi","title":"阿里云开发者社区"}],"search":[{"txt":"学习中心","link":"https://developer.aliyun.com/learning?spm=a2c6h.13788135.1364563.41.299f5f24exe3IS"},{"txt":"技能测试中心 ","link":"https://developer.aliyun.com/exam?spm=a2c6h.13716002.1364563.42.6cac18a3JWCM5U"},{"txt":"开发者云 ","link":"https://developer.aliyun.com/adc/?spm=a2c6h.13716002.1364563.59.6b0818a3DV0vzN"},{"txt":"在线编程 ","link":"https://developer.aliyun.com/coding?spm=5176.13257455.1364563.57.701e7facHvqi5r"},{"txt":"学习中心 ","link":"https://developer.aliyun.com/learning?spm=a2c6h.12883283.1364563.41.5f1f201c5CLDCC"},{"txt":"高校计划 ","link":"https://developer.aliyun.com/adc/college/?spm=a2c6h.13716002.1364563.58.6cac18a3JWCM5U"}],"countinfo":{"search":{"length_pc":0,"length":0},"card":{"length_pc":0,"length":0}}}

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  • 近日需要对excelcsv文件进行处理,求取某银行历年股价均值方差等系列数据文件构成很简单,部分如下所示总共有接近七千行数据,主要工作就是将其中股价数据提取出来,放入个数组之中,然后利用numpy...

    近日需要对excel的csv文件进行处理,求取某银行历年股价的均值方差等一系列数据

    文件的构成很简单,部分如下所示

    总共有接近七千行数据,主要的工作就是将其中的股价数据提取出来,放入一个数组之中,然后利用numpy模块即可求出需要的数据。

    这里利用了csv模块来对文件进行处理,最终实现的代码如下:

    importcsvimportnumpy as np

    with open('pingan_stock.csv') as csv_file:

    row= csv.reader(csv_file, delimiter=',')

    next(row)#读取首行

    price = [] #建立一个数组来存储股价数据

    #读取除首行之后每一行的第二列数据,并将其加入到数组price之中

    for r inrow:

    price.append(float(r[1])) #将字符串数据转化为浮点型加入到数组之中

    print(np.var(price)) #输出均值

    print(np.mean(price)) #输出方差

    首先利用csv的reader方法,其中delimiter可有可无,它是一个分隔符,原本的值就是逗号,所以加不加无所谓

    reader返回的是一个可以迭代的对象,需要使用for循环遍历,row的部分输出值如下:

    next(row)的作用是读取第一个列表,也就是['year','price'],因为后面的代码中要将字符型的数据转化为浮点型,便于最后的计算,所以这句代码必须加上,否则在转换时就会报错,在对row进行遍历时,r[1]表示每一行的第二个数据,利用append将每一行的第二列数据存入数组之中,当遍历完成时,第二列的所有数据就成功存入了price数组中,并且都是浮点型的数据,得到了这个数组就算是大功告成了,最后利用numpy模块的mean和var分别计算出均值和方差。

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  • 我正在读取csv文件,如下所示:with open('data.csv', 'rb') as f:reader = csv.reader(f)data_list = list(reader)这里data_list是csv文件中每列表.因此,data_list [0]是csv文件中行(即标题),data_...

    我正在读取csv文件,如下所示:

    with open('data.csv', 'rb') as f:

    reader = csv.reader(f)

    data_list = list(reader)

    这里的data_list是csv文件中每一行的列表.因此,data_list [0]是csv文件中的第一行(即标题),data_list [1]以后是包含csv文件中数据的实际行,而data_line [1:] [1]是时间.

    所以基本上

    data_list=

    [['','Header1','Header2','Header3'],

    ['12:02:11', '2.3', '6.2', '11.8'],

    ['12:05:25', '1.5', '7.5', '13.2'],

    ['12:10:48', '4.1', '6.8', '12.6'],

    ['12:13:17', '1.6', '7.1', '12.1']]

    我想查找每列的平均值,但不包括标头和时间作为计算的一部分,但要保留标头作为输出,并且仅保留小数点后一位.总的来说,我想产生这样的东西:

    average_data_list=

    [['','Header1','Header2','Header3'],

    ['', 2.3', '6.9', '12.4']]

    任何帮助将非常感激

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  • 首先通过a和b列定义的范围创建范围DataFrame:a = np.arange(0, 180, 30)df1 = pd.DataFrame({'aa':a[:-1], 'bb':a[1:]})#print (df1)然后通过helper列tmp交叉连接所有行:^{pr2}$最后个过滤器-有两个按列的解决...

    首先通过a和b列定义的范围创建范围DataFrame:a = np.arange(0, 180, 30)

    df1 = pd.DataFrame({'aa':a[:-1], 'bb':a[1:]})

    #print (df1)

    然后通过helper列tmp交叉连接所有行:

    ^{pr2}$

    最后一个过滤器-有两个按列的解决方案进行过滤:df4 = df3[df3['aa'].between(df3['a'], df3['b']) | df3['bb'].between(df3['a'], df3['b'])]

    print (df4)

    aa bb tmp a b c

    0 0 30 1 0 73 12

    4 30 60 1 0 73 12

    8 60 90 1 0 73 12

    10 60 90 1 80 100 5

    14 90 120 1 80 100 5

    15 90 120 1 100 150 13

    19 120 150 1 100 150 13

    df4 = df4.groupby(['aa','bb'], as_index=False)['c'].mean()

    print (df4)

    aa bb c

    0 0 30 12.0

    1 30 60 12.0

    2 60 90 8.5

    3 90 120 9.0

    4 120 150 13.0df5 = df3[df3['a'].between(df3['aa'], df3['bb']) | df3['b'].between(df3['aa'], df3['bb'])]

    print (df5)

    aa bb tmp a b c

    0 0 30 1 0 73 12

    8 60 90 1 0 73 12

    9 60 90 1 73 80 2

    10 60 90 1 80 100 5

    14 90 120 1 80 100 5

    15 90 120 1 100 150 13

    19 120 150 1 100 150 13

    df5 = df5.groupby(['aa','bb'], as_index=False)['c'].mean()

    print (df5)

    aa bb c

    0 0 30 12.000000

    1 60 90 6.333333

    2 90 120 9.000000

    3 120 150 13.000000

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  • python实现计算移动平均值MA

    万次阅读 2020-12-19 11:20:03
    目录 1、题目描述 2、代码实现 3、运行结果 1、题目描述 ...计算移动平均值MA...m),用python计算1到m这m个整数n周期移动平均值(共有m-n+1个值)。 输入样例: 输入正整数m: 3 输入正整数n: 2 输出...
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