一个超酷的Python库时间库:pendulum

它建立在Python标准库中的datetime模块之上,提供了更多功能、更简单的API,并解决了时区和日期时间算术等问题。Pendulum的主要特点包括:直观的API:Pendulum提供了易于理解和使用的方法和属性,使日期和时间操作更加直观。时区感知:Pendulum对时区的支持非常强大,可以轻松处理不同时区的日期和时间。不可变性:...

6种有效的时间序列数据特征工程技术(使用Python)

JetRail的客流量是在早晨、下午还是晚上更高,或者可以使用该值来计算整周的平均每小时客流量,即上午9-10点、10-11点等时间段(贯穿整周)使用JetRail的人数。提取基于时间的特征与提取日期相关特征的方法类似。可以首先将列转换为DateTime格式,然后使用.dt访问器。以下是在Python中的实现方法:importpandasaspddata...

【未来虫教育】Python 的时间模块

importdatetimetd=datetime.datetime.today()print(td.date())print(td.time())print(td.replace(day=11,second=10))print(td.weekday())print(td.isoweekday())print(td.isocalendar())print(td.isoformat())print(td.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S.%f'))print(td.year)print(td.month)print(...

时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南

一般来说,加性分解最适合方差恒定的序列,而乘法分解最适合方差非平稳的时间序列。在Python中,时间序列分解可以通过Statsmodel库轻松实现:df_plot=df[df['year']==2017].reset_index()df_plot=df_plot.drop_duplicates(subset=['Datetime']).sort_values(by='Datetime')df_plot=df_plot.set...

python 2.7日期时间转换的具体操作步骤

datetime.datetime.strptime(t,'%b%d,%Y').strftime('%Y-%m-%d')同样是一行代码,这么干也是可以的:str(datetime.datetime.strptime(t,'%b%d,%Y')).split('')[0]对于日期时间的转换,推荐阅读官方的代码例子,使用几次就可以掌握了httpsdocs.python/2/library/datetime.html#datetime-obj...

Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化...

df['Date']=pd.to_datetime(df.Date):将df数据框中的"Date"列转换为日期时间类型(www.e993.com)2024年11月14日。这里使用pd.to_datetime()函数将日期字符串转换为日期时间格式。#df=df[df['Date']>='2015-01-01']:这一行代码是对数据进行筛选的注释,表示根据日期进行过滤,只保留日期大于等于"2015-01-01"...

python用线性回归预测时间序列股票价格|附代码数据

#日期start_date=datetime.date(2017,1,3)t_date=start_date,end_date=end_date,collapse="daily")df=df.reset_index()prices=np.reshape(prices,(len(prices),1))第二部分:创建一个回归对象:linewidth=3,label='PredictedPrice')#绘制线性回归线...

用python量化分析股市:MACD交易策略

根据离差值计算其9日的EMA，即离差平均值，是所求的MACD值。为了不与指标原名相混淆，此值又名DEA或DEM。今日DEA（MACD）=前一日DEA×8/10+今日DIF×2/10。计算出的DIF和DEA的数值均为正值或负值。用python计算macd的函数（period为指定参数，closeArray为收盘价列表）：#先计算EMAdefcalculateEMA(period,...

【中金固收·固收+】久期测算的探索:细节处理与Python实践

dfIndex.index=[pd.to_datetime(x).strftime("%Y%m%d")forxindfIndex.index]returndfIndexdefgetBondDur(self,n=30):#指数久期数据qstart=self._qstart(n)indexCodes=self._bondDict().keys()_,dfDur=w.wsd(",".join(indexCodes),"duration",qstart,self.end,usedf=True)...

...也换风格了吗?——兼论固收+基金风格的分步过滤测算及Python实现

date=obj.DB["Amt"].index[intLoc-1]#平移一下日期,在t日用t-1日的数据t=(obj.DB['Close'].loc[date,tempCodes]<\obj.DB['Close'].loc[date,tempCodes].quantile(0.5))#取价格前50%t*=(obj.DB['ConvPrem'].loc[date,tempCodes]<\...