在外盘期货投资过程里，我们常常会遇到或大或少的障碍，有时是因为市场走势波动让我们没有方向，有时是因为突发的损失让我们变得沮丧……不过我们有交易平台作为我们的投资的基石，也有外盘期货软件作为我们的投资好帮手，共同解决难题。 “工欲善其事，必先利其器”，投资者在进行投资分析的时候，需要专业的外盘期货交易软件，市场上很多外盘期货交易软件的出现，使得投资者比较盲目，不知道哪个软件更好用。作为投资者投资交
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2023-10-19 21:59:36
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import os
import struct
import datetime
# 读取通达信.day文件，并生成对应名称的csv文件
def stock_csv(filepath, name, targetdir) -> None:
# (通达信.day文件路径, 通达信.day文件名称, 处理后要保存到的文件夹)
with open(filepath, 'rb')
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2023-06-30 22:03:49
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五矿期货有限公司（以下简称“五矿期货”）是国内注册资本最大的期货公司之一，主要业务涵盖期货经纪业务、资产管理业务、风险管理业务和国际业务，致力于为客户提供最全面、最专业、最优质的风险管理服务、金融衍生品投资服务、私募机构孵化服务。随着业务快速发展，五矿期货不仅需要在深圳新大楼自建数据中心；同时也需要租用分布在东莞、上海、大连的多个期货交易机房，满足客户的快速接入需求。原先部署的传统三层式 IT 基
> 策略名称获取和讯期货数据(Python版本)> 策略作者edwardgyw> 策略描述数狂很早之前写了个js版本的第三方数据获取，我照着他的改写了个python版本的，可以下在云服务器上引入自己的包，这样研究时候也可以用。update 12.01 和讯接口有变化多了60分钟和周线的信息，原版选择1440会获取60分钟的k线，这里fix了> 源码 (python)```
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2023-07-06 23:31:18
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原标题：Python说：常见的数据分析库有哪些又是老生常谈的话题了，前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章，但是今天还是得拿出来再聊聊，有免得有些新伙伴再去找了！常见的Python数据分析库PandasPandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometr
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2023-07-30 12:48:19
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一部分网站对于数据的管控相对不严，可以直接从文本文案中得到相应的数据（即没有反爬措施），但是随着技术的发展，部分数据将被隐藏，我们需要通过解析的手段来获取相应的数据内容。本期以某网站的期货板块为例，进行爬虫教学。1.网站解析进入网站，找到需要爬取的数据源，本次进行的是期货中的橡胶模块。可以发现“Ctrl+U”查看源码后，所需要的数据并不能出现在其中，所以采取另一种方式进行爬取。按“F12”进入开发
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2023-08-03 23:49:28
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# 如何获取Python期货数据
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经熟悉了如何获取股票数据，但是当涉及到期货数据时，可能会有一些不同的操作步骤。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python获取期货数据的方法，并指导你完成这一过程。
## 流程图
```mermaid
journey
获取数据准备:
- 开始
- 连接数据源
直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。 面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，
用Pandas获取商品期货价格并可视化 摘 要1、用pandas从excel中读取数据；2、用pandas进行数据清洗、整理；3、用bokeh进行简单的可视化。 1、数据读取本文主要是将获取到的商品期货价格进行整理，获取报价当日对应的当年度年底期货价格，并进行简单的可视化。最终，我们要获取的数据结果为，（a）对于非12月份的报价，获取当年度12月的期货
python作为当前主流的语言之一，他的功能是非常强大的。不论是在游戏行业还是数据分析行业还是软件开发啥的好像都可以用python，但作为一个数据分析师，并不需要用到他的全部功能。只是想要达到“能够用python完成数据分析工作”的效果，所以整理了这个随笔。一、数据导入数据的导入是进行数据分析的第一步骤，一般提取的数据由文本格式（txt）、表格格式（csv/excel）及数据库文件（dmp/直连）
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2023-05-26 23:24:41
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准备分析汽车油耗- 从http://fueleconomy.gov/geg/epadata/vehicles.csv.zip(这里请使用咯~亲测！)下载汽车油耗数据集并解压 - 进入jupyter notebook（ipython notebook）并新建一个New Notebook - 输入命令import pandas as
目录1. 请导入相应模块并获取数据。导入待处理数据tips.xls，并显示前5行。2、分析数据 3.增加一列“人均消费”4查询抽烟男性中人均消费大于5的数据 5.分析小费金额和消费总额的关系，小费金额与消费总额是否存在正相关关系。画图观察。6分析男女顾客哪个更慷慨，就是分组看看男性还是女性的小费平均水平更高7.分析日期和小费的关系，请绘制直方图。8、绘图分析性别+抽烟的组合对慷
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2023-08-06 20:08:45
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1.数据获取我是在招聘网站上爬取了我们需要的数据信息，部分数据截图如下：不会爬虫的可以去我的python专栏里查看，那里有详细的过程。2.分析内容 1).数据分析岗位在不同行业的需求情况 2).数据分析岗位在不同
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2023-10-12 08:52:18
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一、Python环境配置因为自己的电脑已经有Python的环境了，所以无法一步一步详细的介绍Python的安装步骤，简单介绍下需要安装的东西：⒈ Python安装既然叫做用Python进行数据分析，那么安装Python是必不可少的，要记住，Python是你向计算机发号施令的语言（像英语一样，是你和计算机交流的一种语言，其他编程语言都是这个意思）。根据自己电脑的操作系统，选择对应的版本安装即可。⒉
1.展示数据首先，这里仅仅只有一个工作表，数据一共有订单号，订单行，销售时间（下单时间），交货时间（签收时间），货品交货状态（晚交货或按时交货），货品，用户的反馈情况（质量合格，返修或拒货），销售区域（华北，华南，马来西亚），数量以及销售金额等10列数据。粗略的看一下数据，我们就可以发现，在订单号和数量这两列存在部分行为空值，在销售金额这一列数据的单位不统一并且存在逗号，并且订单行这一列数据对我们
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2023-06-19 23:09:31
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Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据
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2023-08-09 15:46:47
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数据分析案例数据分析的基本步骤包括：提出问题理解数据数据清洗构建模型数据可视化这次以某医院数据为案例来分析整个数据过程。1、提出问题要从销售数据中分析以下业务指标：1）月均消费次数；2）月均消费金额；3）客单价；4）消费趋势 遇到的问题：在执行这段代码的时候，出现一个问题，那就是一直提示我： ImportError: No module named 'xlrd' 这时
本篇将基于 Python ，梳理二手房数据分析的整体过程。 文章目录思路整理数据分析步骤的示例代码基于 Python 的二手房分析 | 另一种代码 思路整理数据收集：从网站或其他数据源收集二手房数据，并将其存储在 CSV 或其他数据格式中。数据清洗：读取数据并进行数据清洗，删除缺失或异常数据。数据分析：使用 Python 中的数据分析库，如 pandas 和 numpy，对数据进行分析。您可以生成
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2023-06-19 23:33:40
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Python是进行数据分析的一种很不错的语言，主要是因为以数据为中心的#python#库非常适合。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 在本文中，我使用了来分析斯坦福网站的公共数据集中的Country Data.csv文件中的数据。安装安装Pandas：pip install pandas在Pandas中创建DataFrame通过使用pd.Series方法将多个Series传递到
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2023-08-29 16:26:29
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D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象，并且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。安装可视化分析插件pip install dtale首先准备好需要分析的数据源，这里以exce
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2023-09-25 14:30:56
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