通过PythonAPI获取股票数据聚宽代码示例 获取平安银行的股票信息from jqdatasdk import *
auth('','')
#获取平安银行按1分钟为周期以“2015-01-30 14:00:00”为基础前4个时间单位的数据
df = get_price('000001.XSHE', end_date='2015-01-30 14:00:00',count=4, frequenc
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2023-11-24 12:41:19
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2023-06-10 23:19:00
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按日期汇总信息resample函数可以完成日期的聚合工作，包括按小时维度，日期维度，月维度，季度及年的维度等等。下面我们分别说明。首先是按周的维度对前面数据表的数据进行求和。下面的代码中W表示聚合方式是按周，how表示数据的计算方式，默认是计算平均值，这里设置为sum，进行求和计算。 ? 1 loandata.resample(
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2024-01-12 09:20:25
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在数据处理和分析中，尤其是利用 Python 的 `pandas` 库进行时间序列分析时，“resample” 是一个非常强大的工具。通过“resample”，可以根据不同的时间频率对数据进行重采样，这在数据清理和聚合时非常常用。接下来，我将详细介绍 `pandas` 的 `resample` 用法，并依次阐述版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展。
## 版本对比
在
【背景】Python中的正则表达式方面的功能，很强大。其中就包括re.sub，实现正则的替换。功能很强大，所以导致用法稍微有点复杂。所以当遇到稍微复杂的用法时候，就容易犯错。所以此处，总结一下，在使用re.sub的时候，需要注意的一些事情。 解释具体的注意事项之前，先把其具体的解释贴出来：re.subre.sub(pattern, repl, string, 
01 引言《易经》早就揭示出：物极必反，盛极必衰！阴阳总是不断交替的。股票市场也一样，涨跌互现，涨多了会出现调整，跌多了会出现反弹，因此我们看到K线组合总是红(阳)绿(阴)相间的。正是由于市场行情总是阴阳交替出现，交易者们才孜孜不倦地想通过择时(选股)来获取超额收益。指数的走势是各方资金博弈的结果，而博弈的过程存在一个时间的延续性，也就是说过去的走势对未来走向有一定的参考价值。尽管过去不能代表未来
numpy中reshape函数的三种常见相关用法 reshape(1,-1)转化成1行： reshape(2,-1)转换成两行： reshape(-1,1)转换成1列： reshape(-1,2)转化成两列 numpy中reshape函数的三种常见相关用法• numpy.arange(n).reshape(a, b)
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2023-06-05 16:46:50
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目录Numpy 复制声音片段具体步骤攻略小结合成声音具体步骤攻略小结Numpy 设计音频滤波器具体步骤攻略小结Numpy 复制声音片段具体步骤复制声音片段。虽然NumPy中有一个repeat函数，但在本攻略中选用tile函数才是更适当的选择。repeat函数通过把每个元素都单独复制若干次的方式来达到扩展数组的效果，而不是把数组内容作为一个整体进行复制。如下的IPython会话清楚地展示了这两个函数
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2024-05-15 10:31:22
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在pandas里对时序的频率的调整称之重新采样，即从一个时频调整为另一个时频的操作，可以借助resample的函数来完成。有upsampling和downsampling(高频变低频)两种。resample后的数据类型有类似'groupby'的接口函数可以调用得到相关数据信息。时序数据经resample后返回Resamper Object，而Resampler 是定义在pandas.core.re
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2023-10-27 21:40:02
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接着上一回说到的时序分析，上一回主要是学习了datetime库和pandas.to_datetime模块。今天我们要学习的是resample，这一讲的内容很多，也有很多有意思的东西。老规矩，用到的资料来源于pandas.DataFrame.resample - pandas 0.24.2 documentationpandas.pydata.org参考书Wes McKinney著的Python f
章节SciPy 介绍SciPy 安装SciPy 基础功能SciPy 特殊函数SciPy k均值聚类SciPy 常量SciPy fftpack(傅里叶变换)SciPy 积分SciPy 插值SciPy 输入输出SciPy 线性代数SciPy 图像处理SciPy 优化SciPy 信号处理SciPy 统计scipy.signal模块专门用于信号处理。重新采样scipy.signal.resample()函
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2023-07-04 22:57:08
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记：关于图像重采样（resample）最终发现的简单实现方法需求：已有配准好的CT以及PET图像，而金标准label是在CT上勾画的，因此有一些简单的需求，一种是把PET图像重采样到与CT图像一样的大小（比如从192×192×371到512×512×484），或者把金标准Mask降到同PET的大小（即反过来）。怎么找的方法：ITK-SNAP（3.8版本）的读图功能是支持不同大小、spacing、o
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2023-09-27 20:29:33
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Pandas中resample方法详解Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。重新取样时间序列数据。方便的时间序列的频率转换和重采样方法。对象必须具有类似datetime的索引(DatetimeIndex、PeriodIndex或TimedeltaIndex)，或将类似datetime的值传递给on或leve
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2023-10-08 15:38:24
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# Python中resample()函数实现教程
## 介绍
在Python中，`resample()`函数是一个常用的工具，用于对时间序列数据进行重新采样。这个函数可以将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率，比如将每天的数据转换为每月的数据。在本教程中，我将向你展示如何使用`resample()`函数，并解释每个步骤的具体含义。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图
原创
2023-09-15 11:21:20
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from sklearn.utils import resample
df_majority = df[df.balance==0]
df_minority = df[df.balance==1]
#Upsample minority class
df_minority_upsampled = resample(df_minority,
replace=True, # sample with re
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2023-07-06 20:42:22
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# Python中的Resample操作简介
## 引言
在数据处理和分析领域，我们经常需要对数据进行重采样，即将数据从一个时间段转换为另一个时间段。Python中的pandas库提供了强大的重采样工具，可以方便地完成这个任务。本文将介绍什么是重采样，为什么我们需要进行重采样，以及如何使用Python中的pandas库进行重采样操作。
## 什么是重采样？
重采样是指将时间序列数据从一个时间段
原创
2023-09-06 10:21:30
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日K线到周K线和月K线，如果用resample函数，最大的问题是时间会自动填补。周线，我们只需要到星期五，他会填补到星期天的日期。月线，我们只需要月底最后一个日，他会填补到月底最后一天的日期。花了很多时间，找了很多资料，最终的解决办法如下Copy your index as column, aggregate date to get the max (or last if sorted) an
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2023-07-05 22:26:39
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# Python中resample() 函数应用实例
## 1. 简介
在Python中，`resample()`函数是一个处理时间序列数据的常用函数。它可以对时间序列数据进行重新采样，例如从分钟级别的数据重新采样到小时级别的数据，或者从小时级别的数据重新采样到天级别的数据。
本文将介绍`resample()`函数的使用方法，并且通过一个实例来演示如何应用该函数。
## 2. `resam
原创
2023-08-14 17:40:03
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# Python中的数据重采样技术
数据重采样是在时间序列分析和数据处理中非常常见的一种技术。根据不同的需求，我们可能需要将数据从较高的时间分辨率转换为较低的时间分辨率，或者将数据从较低的时间分辨率转换为较高的时间分辨率。这种转换可以帮助我们更好地分析和可视化数据。在Python中，我们可以使用`pandas`和`numpy`等库来实现数据重采样。本文将介绍数据重采样的基本概念和常用的方法，并提
原创
2023-12-26 06:41:20
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# Python 中的 Resample 方法指南
在数据分析领域，重采样 (Resampling) 是一种常见的数据处理手段，尤其是在时间序列数据中。Python 的 `pandas` 库提供了强大的数据处理功能，其中的 `resample` 方法便是处理时间序列数据的一种重要工具。本篇文章将指导你如何使用 `resample` 方法，确保即使你是初学者，也能轻松上手。
## 整体流程概览
原创
2024-09-16 04:30:48
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