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Python实现消费交易特征API对接：从数据加密到风险画像构建

一、数据驱动决策：消费交易特征API的核心价值在金融信贷风控、新零售会员运营、电商精准推荐以及互联网实名验证等众多场景中，用户真实的消费能力与交易偏好是进行用户画像构建的关键依据。...消费交易特征"API，作为一款面向开发者的高级数据服务，能够通过实时或离线分析用户的金额、时间、场景、频次等交易数据，提取出如消费能力评分、行业偏好、风险倾向等高价值特征标签。...二、API接口调用示例与接入指南本章节将演示如何通过标准HTTP请求对接消费交易特征API。请注意，为了保障数据安全，API采用了严格的AES-128加密机制，开发者在对接时需严格遵循加密规范。..."}'3.Python调用代码示例(生产级参考)以下代码展示了完整的调用流程，包含异常处理与数据解密逻辑框架。...行业消费维度：细分为生活购物、出行旅游、金融投资、教育培训、娱乐服务等行业的消费分布。支付习惯维度：借记卡与贷记卡的使用比例、工作日与非工作日的交易偏好。

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    Python使用pandas扩展库DataFrame对象的pivot方法对数据进行透视转换

    Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换，或者进行透视转换，在有些场合下分析数据时非常方便。...DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数，分别是index、columns和values，其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引，columns用来指定转换后DataFrame...对象的横向索引或者列名，values用来指定转换后DataFrame对象的值。...为防止数据行过长影响手机阅读，我把代码以及运行结果截图发上来： 创建测试用的DataFrame对象： ? 透视转换，指定index、columns和values： ?...透视转换，不指定values，但可以使用下标访问指定的values： ?

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    python 数据分析基础 day15－pandas数据框的使用获取方式1：使用DataFrame.loc

    今天是读《pyhton数据分析基础》的第15天，今天读书笔记的内容为使用pandas模块的数据框类型。 数据框（DataFrame）类型其实就是带标题的列表。...获取方式如下： 获取方式1：使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示引用索引号为index1和index2的两行数据 #[colName1,colName2...]表示引用列标题为colName1和colName2的列数据 DataFrame.loc[[index1,index2],[colName1,colName2]] 获取方式2：使用DataFrame.iloc...[] #调用某两行两列交汇的数据 #索引号从0开始算，若为连续的行数，则算头不算尾 #以下行代码所选取的数据相同 #1:3、[1,2]表示行索引号，选取第二行和第三行 #3:5、[3,4]表示列索引号，...选取第四列和第五列 DataFrame.iloc[1:3,3:5] DataFrame.iloc[[1,2],[3,4]]

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    【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》031-DataFrame数据的转换

    Pandas库中的DataFrame对象为数据转换提供了丰富的功能，使得我们能够轻松地对数据进行变换和处理，以适应不同的分析场景。...1.DataFrame转换为字典使用 to_dict() 方法，通过 orient 参数控制转换格式。...转换为列表2.1 单行数据转列表使用 iloc 或 loc 获取行数据后调用 tolist()：# 示例数据：二手房信息data = [['80万', 110, '3室2厅'], ['99.8万', 122...：import pandas as pd # 导入pandas模块#解决数据输出时列名不对齐的问题pd.set_option('display.unicode.east_asian_width...tuple(t) for t in df.values) # 将DataFrame数据转换为元组数据print('转换后的元组数据如下：\n',tuples)输出：高效方法：使用 itertuples

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    【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》030-DataFrame数据的清洗

    Pandas库中的DataFrame对象为我们提供了强大的数据清洗功能，使得这一过程变得更加高效和便捷。...本文将深入探讨DataFrame数据清洗的基本方法和技巧，包括处理缺失数据、去除重复项、转换数据类型以及应对异常值等常见问题。...通过具体示例，我们将帮助你掌握如何利用Pandas对数据进行有效的清洗，从而为后续的数据分析打下坚实的基础。...一、DataFrame数据的清洗数据清洗是数据分析的关键步骤，主要包括处理缺失值（NaN）和去除重复数据。...1.NaN数据处理1.1 修改元素为NaN使用 numpy.nan 将指定元素标记为缺失值：import pandas as pdimport numpy as npdata = {'A': [1, 2

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    【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》033-DataFrame的数据排序

    Pandas库为我们提供了强大的排序功能，使得这一过程简单而高效。本文将深入探讨DataFrame的数据排序，包括按单列或多列排序的技巧、升序和降序的设置、以及如何处理缺失值对排序结果的影响。...一、DataFrame的数据排序1.数据排序整理1.1 sort_values 方法概述DataFrame.sort_values() 是 Pandas 中用于数据排序的核心方法，功能类似 SQL 的...代码：import pandas as pdexcelFile = 'mrbook.xlsx'df = pd.DataFrame(pd.read_excel(excelFile))#设置数据显示的列数和宽度...代码：import pandas as pdexcelFile = 'mrbook.xlsx'df = pd.DataFrame(pd.read_excel(excelFile))#设置数据显示的列数和宽度...代码：import pandas as pdexcelFile = 'mrbook.xlsx'df = pd.DataFrame(pd.read_excel(excelFile))#设置数据显示的列数和宽度

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    【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》032-DataFrame导入外部数据

    对于使用Pandas库的分析师而言，DataFrame不仅是处理和分析数据的强大工具，它还为我们提供了便捷的方式来导入外部数据。...无论是从CSV文件、Excel表格，还是数据库和API获取数据，掌握如何将外部数据导入DataFrame将极大地提升我们的工作效率和数据分析能力。...本文将深入探讨在Pandas中如何导入外部数据到DataFrame，包括常见数据格式的读取方法和注意事项。我们将通过具体的示例，指导你一步步掌握数据导入的技巧，帮助你轻松处理各种数据源。...一、DataFrame导入外部数据Pandas支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、TXT和HTML网页数据。...：将TXT转换为Pipe分隔格式可提升读取速度# 存储为管道符分隔文件df.to_csv('优化数据.psv', sep='|', index=False)二进制模式读取：对于超大型文件，使用低层API

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    【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》035-DataFrame数据分组统计整理

    无论是对销售数据进行汇总，还是分析用户行为，合理的分组统计可以帮助我们更清晰地理解数据背后的趋势和模式。Pandas库中的DataFrame为我们提供了强大的工具，使得分组统计变得简单而高效。...本文将深入探讨如何在DataFrame中进行数据分组和统计整理。我们将介绍如何使用Pandas的groupby功能，进行多种汇总操作，包括计数、求和、平均值等。...一、DataFrame数据分组统计整理1.groupby 方法概述DataFrame.groupby() 是 Pandas 中用于数据分组统计的核心方法，支持灵活的分组规则和聚合操作，功能类似 SQL...4.分组数据迭代场景：遍历分组数据，逐组分析 代码：import pandas as pd #导入pandas模块#设置数据显示的列数和宽度pd.set_option('display.max_columns...性能优化： 大数据量时设置 sort=False 可提升分组速度。多层索引： 使用 level 参数处理多层索引数据的分组。

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    用Python分析股市行情

    在第 3 节中，我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。一、拉取S&P 5001.1....我们将收集以下数据：3个不同日期的股价（1月1日、2月1日和3月1日）每家公司的已发行股票数量公司经营所在的行业/部门（遵循 GICS 分类）收集和结构化数据后，我们将使用Python库Pandas来分析数据...Google Finance 没有我们可以在 Python 中直接使用的 API，但可以使用名为 GOOGLEFINANCE 的公式从 Google Sheets 访问它。...我们还需要配置 Google Sheets，使用 Python 访问电子表格。Python 和 Pandas：我们将使用 Python和 Pandas 来收集、存储和分析数据。1.3....步骤 6：选择Web sever，Application data然后JSON输入 API 密钥。单击Continue以下载 JSON 格式的私钥。

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    在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame？

    在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。...使用 Pandas 从 JSON 字符串创建 DataFrame除了从JSON文件中读取数据，我们还可以使用Pandas的DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。...案例研究：从公开 API 获取 JSON 数据并转换为 DataFrame让我们提供一个实际案例，演示如何使用公开的API获取JSON数据，并将其转换为Pandas DataFrame。...将JSON数据转换为DataFrame：df = pd.DataFrame(data)在上述代码中，df是转换后的Pandas DataFrame对象，其中包含从API获取的JSON数据。...我们介绍了使用Pandas的read_json()函数从JSON文件读取数据，以及使用DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。

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    Python Pandas PK esProc SPL，谁才是数据预处理王者？

    但涉及到高性能计算时需要学习较多特有的算法，难度也会提高。 代码量 Pandas库函数丰富，实现简单的数据准备任务时只需单独使用自己库函数，代码量较低。...但如果想实现较复杂的数据准备任务，就要大量使用Python原生类库和第三方类库，由于Pandas的语言整体性不佳，难度会陡然增加，代码量也水涨船高。...DataFrame不擅长表达多层Json，需要用json_normalize函数将多层Json转为二维DataFrame，才能进行后续计算，这说明Pandas的语言整体性不够好。...() SPL整体性较好，原生支持多层数据和RESTful/WebService： =json(httpfile("http://127.0.0.1:6868/api/emp_orders").read(...使用Pandas时，经常用到Python的原生类库和第三类库numpy里的数据对象，包括Set（数学集合）、List（可重复集合）、Tuple（不可变的可重复集合）、Dict（键值对集合）、Array（

    4.1K20

    Python 实战之量化交易

    Python 量化交易 算法交易一个基本需求，就是高效处理数据，数据处理是 Python 的强项，特别是 Numpy+Pandas 的组合，让算法交易开发者的效率直线上升。...params={ 'periods': periods }) data = resp.json() # 转换成 pandas data frame df = pd.DataFrame(...此外， Python 是各行各业广泛使用的编程语言，越来越多投资机构的交易部门，都开始使用 Python，因此对优秀的 Python 开发者产生了更多的需求，自然也让学习 Python 成了更有意义的投资...如果要修改成严格的 RESTful 接口，我们可以把它改成下面这样： DELETE https://api.rest.cn/accounts/:username 手把手教你使用 API 下单 手动挂单显然太慢...不过，因为涉及到的知识点较多，带你一步一步从零来写代码显然不太现实。

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    【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》036-DataFrame日期数据处理

    在Python的Pandas库中，DataFrame提供了强大的工具和方法，使得日期数据的处理变得高效而便捷。...我们将通过实例演示每个操作的具体应用，帮助你深入理解如何利用Pandas轻松应对各种日期处理需求。一、DataFrame日期数据处理1....-01-01计算）exactTrue要求格式完全匹配，False允许部分匹配建议结合官方文档实践：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.to_datetime.html2...Pandas dt对象深度解析2.1 dt对象核心功能dt对象是Pandas针对日期型Series设计的属性访问器，可快速提取日期元素与特征信息。使用时需确保Series已转换为datetime类型。...关键步骤：日期列标准化处理设置日期索引使用字符串切片操作3.2 操作流程☀️3.2.1 步骤1：数据预处理import pandas as pd# 读取数据并提取关键列df = pd.read_excel

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    【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》034-DataFrame简单数据计算整理

    华为云十佳博主" （2022-2024） 双冠加冕 CSDN"年度博客之星TOP2" （2022&2023） 十余个技术社区 年度杰出贡献奖 得主 知识宝库◾ 编程语言：.NET/Java/Python...对于使用Pandas库的分析师而言，DataFrame不仅是数据存储的工具，更是进行各种计算和整理的强大助手。通过简单的数据计算，我们可以快速得出有价值的洞察，帮助我们更好地理解数据背后的趋势与模式。...本文将重点介绍如何在DataFrame中进行简单的数据计算与整理，包括基本的统计计算、分组汇总、数据透视等操作。...我们将通过实际案例，展示如何利用Pandas的强大功能来快速处理和分析数据，让复杂的计算变得简单直观。一、DataFrame简单数据计算整理1.求和（sum函数）功能：计算行或列的数据总和。...多层索引处理：undefined使用 level 参数可指定多层索引的层级进行计算。

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    【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》029-DataFrame数据的增删改查

    华为云十佳博主"（2022-2024） 双冠加冕CSDN"年度博客之星TOP2"（2022&2023） 十余个技术社区年度杰出贡献奖得主【知识宝库】覆盖全栈技术矩阵：◾ 编程语言：.NET/Java/Python...Pandas库中的DataFrame对象作为一种强大的数据结构，为我们提供了高效、直观的数据处理能力。...无论是数据清洗、预处理，还是后续的分析与可视化，掌握DataFrame的增删改查操作，都是每位数据分析师必不可少的技能。本文将详细介绍如何在DataFrame中进行数据的增、删、改、查操作。...一、DataFrame数据的增删改查1.增加数据1.1 按列增加方法一：直接赋值import pandas as pd#解决数据输出时列名不对齐的问题pd.set_option('display.unicode.east_asian_width...（第3行第1列）5.关键点总结增加数据：灵活使用直接赋值、loc和insert方法。

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    Python处理JSON数据的最佳实践：从基础到进阶的实用指南

    Python内置的json模块提供了基础支持，但实际开发中，开发者常因复杂数据结构处理、性能瓶颈或编码陷阱陷入困境。...（推荐utf-8）大文件避免使用json.load()一次性加载写入时使用sort_keys=True保持字段顺序一致性二、进阶技巧：复杂数据结构处理2.1 日期时间处理 Python的datetime...+自定义编码器四、安全实践：防御性编程4.1 输入验证与异常处理 处理外部API响应时，必须验证数据有效性：import jsonfrom json.decoder import JSONDecodeError...API交互完整流程演示：从请求到响应处理import requestsimport jsonfrom datetime import datetime # 1....建议从标准库入手，在性能或复杂度要求提升时，再引入第三方工具库。实际开发中，结合单元测试覆盖各种数据边界情况，能避免90%的潜在问题。​

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    掌握小程序开发核心技术：从数据绑定到API使用

    todos', res.data); }, fail: function(err) { // 请求失败后的回调函数 console.error(err); } }); // 从本地缓存中获取数据...wx.setStorageSync：将获取的数据缓存到本地，以便后续使用。 wx.getStorageSync：从本地缓存中获取数据。...onShow：页面显示到前台时执行。 onHide：页面隐藏到后台时执行。 onUnload：页面卸载时执行，如用户关闭页面或跳转到其他小程序页面。...六、组件与API使用 小程序提供了丰富的组件和API，用于实现各种功能。组件是构成页面的基本元素，如按钮、输入框等；API则是小程序提供的各种功能接口，如文件操作、地理位置获取等。...代码优化建议： 避免全局变量的使用，尽量使用局部变量和组件属性。 合理使用数据绑定和事件处理，减少不必要的DOM操作。 尽量减少网络请求次数，使用数据缓存提高访问速度。

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    股指期货 API 入门指南：如何获取实时行情与构建交易系统

    本文将从基础概念入手，一步步带大家掌握股指期货 API 的使用逻辑，理清关键知识点，完成从数据获取到系统搭建的入门闭环。...一、先搞懂核心概念：避免从入门到迷茫在接触 API 之前，我们必须先理清几个核心术语，否则后续操作只会雾里看花。...iTick API 支持 RESTful 接口（如实时报价和历史 K 线）以及 WebSocket 协议，用于毫秒级实时数据推送。...3 步：环境准备：安装必要的依赖库，包括请求库、数据处理库等，代码如下：pip install requests pandas获取 API 密钥：直接去官网注册账号，注册成功后进入“控制台”，找到 API...连接与订阅模块：使用 Python 的 websocket 库连接 iTick WebSocket，订阅指定合约。

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