文章 2024-11-07 来自:开发者社区

通过Pandas库处理股票收盘价数据,识别最近一次死叉后未出现金叉的具体位置的方法

在金融分析中,“死叉”是指短期移动平均线(如5日均线 MA5)跌破长期移动平均线(如10日均线 MA10),而“金叉”则是指短期移动平均线再次上穿长期移动平均线。为了找到最近一次死叉之后尚未形成金叉的位置,我们需要进一步检查在死叉之后的走势。 下面是一个具体的Python示例,展示如何...

文章 2024-09-28 来自:开发者社区

聚焦Pandas数据合并:掌握merge方法

在数据分析的领域中,Pandas是Python编程语言的一个核心库,尤其擅长于处理和分析结构化数据。其中,merge方法是 Pandas 提供的一项强大功能,它允许数据分析师将不同的数据集按照一定的规则合并在一起,类似于SQL中的JOIN操作。 merge 方法用于将两个或多个DataFrame对象根据一个或多个键(key)合并起来。这个过程涉及将一行与另一行进行对齐,并基于共有的列(或...

聚焦Pandas数据合并:掌握merge方法
文章 2024-09-28 来自:开发者社区

Pandas中的数据聚合神器:agg 方法

在数据分析的世界中,Pandas是Python编程语言中的一个重要库,它提供了大量的功能来方便地操作和分析结构化数据。其中,agg方法是一个非常强大的工具,它允许用户对数据集进行一系列的聚合操作,使得数据汇总和分析变得既简单又高效。 agg方法可以应用于DataFrame的行或列上,允许传入多...

Pandas中的数据聚合神器:agg 方法
文章 2024-04-11 来自:开发者社区

使用Pandas解决问题:对比两列数据取最大值的五种方法

​在数据处理和分析中,经常需要比较两个或多个列的值,并取其中的最大值。Pandas库作为Python中数据处理和分析的强大工具,提供了多种灵活的方法来实现这一需求。本文将详细介绍五种使用Pandas对比两列数据并取最大值的方法,通过代码示例和案例分析,帮助新手更好地理解并掌握这些技巧。 一、使用max方法Pandas的DataFrame和Series对象都提供了max方法,可以方便地获取每个列.....

使用Pandas解决问题:对比两列数据取最大值的五种方法
文章 2023-12-24 来自:开发者社区

在Pandas中通过时间频率来汇总数据的三种常用方法

当我们的数据涉及日期和时间时,分析随时间变化变得非常重要。Pandas提供了一种方便的方法,可以按不同的基于时间的间隔(如分钟、小时、天、周、月、季度或年)对时间序列数据进行分组。 比如进行数据分析时,我们需要将日数据转换为月数据,年数据等。 在Pandas中,有几种基于日期对数据进行分组的方法。我们将使用这些虚拟数据进行演示: import pandas as pd import ...

在Pandas中通过时间频率来汇总数据的三种常用方法
文章 2023-05-18 来自:开发者社区

【一日一技】超简单的Pandas数据筛选方法

import pandas as pd datas = [ {'name': '王小一', 'hight': 171, 'weight': 100}, {'name': '李小二', 'hight': 163, 'weight': 200}, {'name': '张小三', 'hight': 152, 'weight': 67}, {'name': '郭小四', 'hight': 148, 'w....

【一日一技】超简单的Pandas数据筛选方法
文章 2023-02-23 来自:开发者社区

在Pandas中通过时间频率来汇总数据的三种常用方法

在Pandas中,有几种基于日期对数据进行分组的方法。我们将使用这些虚拟数据进行演示: importpandasaspd importnumpyasnp # generating data consisting of weekly sales for the timeperiod Jan,2022 to Jan,2023 dates= pd.date_range('2022-01-01'...

在Pandas中通过时间频率来汇总数据的三种常用方法
问答 2022-07-26 来自:开发者社区

pandas中有什么用于选择和重新选择数据的方法呀?

pandas中有什么用于选择和重新选择数据的方法呀?

问答 2022-07-23 来自:开发者社区

Pandas数据中map方法是什么呢?

Pandas数据中map方法是什么呢?

问答 2022-07-22 来自:开发者社区

Pandas数据中Dateframe方法是什么呀?

Pandas数据中Dateframe方法是什么呀?

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