R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略|附代码数据
2024年5月31日 - 搜狐
倒数第二步是将CSV文件输出。确保在与forecasts.csv文件相同的目录中运行:forecasts=open("forecasts.csv","r").readlines()至此,我们已将更正的指标文件存储在中forecasts_new.csv。策略结果现在,我们已经生成了指标CSV文件,我们需要将其效果与“买入并持有”进行比较。我们首先从CSV文件中读取指标并...
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【视频】为什么要处理缺失数据?如何用R语言进行缺失值填充?
2016年1月26日 - 网易
本文选自《在R语言中进行缺失值填充:估算缺失值》。
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敲代码很烦?按这个顺序复制粘贴,又一篇meta诞生啦!
2020年5月6日 - 网易
将数据库格式改为.csv格式。.xls文件也能在R语言下运行,但是.csv文件更小,在R中运行效果更好。打开文件可以执行代码:library(readr)test<-read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/test.csv")View(test)也可以使用菜单,打开菜单顺序:file-importdateset-fromtest(readr)此时,截取的结果便在软件中...
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如何应对大数据分析工程师面试Spark考察,看这一篇就够了
2019年9月3日 - 网易
第二种使用本地文件、HDFS创建RDD,RDD的数据源是本地文件系统或HDFS的数据,使用textFile方法创建RDD。valrdd=sc.textFile("hdfshans/data_warehouse/test/data")2)创建DataFrameDataFrame可以通过已存在的RDD进行转换生成或者直接读取结构化的文件(如json)生成DataFrame。valdf=spark.read.json("/data/t...
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