简介 功能需求如图所示，点击下一个按钮，所有卡片向右滚动，其中最后一张需要变更为最前面的一张，点击上一个按钮，所有卡片向左滚动，最前面的一张需要变更为最后一张，实现循环滚动效果。...最中间的一张表示当前选中项，变更为选中项的滚动过程中，需要逐渐放大到指定值，相反则需要恢复到默认大小。...卡片循环滚动 实现思路： • 定义卡片的摆放规则； • 调整卡片的层级关系； • 调整卡片的尺寸大小； • 卡片向指定方向移动，动态调整位置、大小、层级关系。...1.2f : 1f) * Vector3.one; 卡片尺寸大小 至此已经完成了卡片的生成，但是如何在点击上一个、下一个按钮时动态调整所有卡片的坐标、层级和大小才是关键。...index; item.Index = index; item.Move(map[index], false); } } } 卡片循环滚动
前言 微博刷到一张营销号瞎整的全国各地压岁钱分布图 定睛一看广东省竟然高达五十元，这当然是假的啦 我们都是五块十块，你直接给翻了数量级 吓得笔者赶紧拿起键盘写一个pandas简易教程 随机的数据生成 In...[7]: import pandas as pd import numpy as np # 创建一个示例的DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],...0.475995 2 3 8 0.729500 3 4 9 0.972659 4 5 10 0.523726 实际应用 In [13]: ## 读取随机生成的压岁钱数据 import pandas...中国各省份随机值分布图', fontweight='bold', fontsize=15) # 显示地图 plt.show() 虽说是临时之作，但数据生成，修改数值，数据绘图都包揽了 geopandas也是pandas
目前市面上很多的app，在首页中都带有一个循环滚动，自动轮播的广告条，也就表明这个简单的控件是十分常用的，市面上有很多中实现方式，但基本上都是在自定义View中使用ViewPager来实现的，下面我们就来看下...if (views.size() > 0) { //position % view.size()是指虚拟的position会在[0，view.size()）之间循环...path.lineTo(mTriangleWidth / 2, -mTriangleHeight); path.close(); } /** * 指示器滚动...mTabVisibleCount; mTranslationsX = (int) (tabWidth * (positionOffset + position)); //容器移动...MainActivity.this, String.valueOf(position), Toast.LENGTH_SHORT).show(); } }); } } 到这里一个可循环滚动
举几个例子: 一段时间内的股票价格 每天，每周，每月的销售额 流程中的周期性度量 一段时间内的电力或天然气消耗率 在这篇文章中，我将列出20个要点，帮助你全面理解如何用Pandas处理时间序列数据。...还有一些更实用的方法来创造一系列的时间数据。 9....Shift vs tshift 移动:移动数据 tshift:移动时间索引 让我们创建一个带有时间序列索引的dataframe，并绘制它以查看shift和tshift之间的区别。...例如，在上一步创建的系列中，我们可能只需要每3天(而不是平均3天)一次的值。 S.asfreq('3D') 20.滚动 滚动对于时间序列数据是一种非常有用的操作。...让我们为我们的数据应用一个3天的滚动窗口。 S.rolling(3).mean()[:10] 结论 我们已经全面介绍了用Pandas进行时间序列分析。
browser.maximize_window( 1-3 爬取热门股票列表数据 首先，利用显式等待直到设定的页面元素完全加载出来 然后，对页面元素进行分析，利用 Xpath 爬取热门股票的名称、价格、涨幅、URL、排名 最后，循环爬取每一页的数据保存到一个列表中...需要注意的是，滚动市盈率是鼠标 Hover 在上面 icon 处才会显示，所以我们需要模拟鼠标移动到上面图标的位置 from selenium.webdriver.common.action_chains...By.XPATH, '//div[@class="brief_info_c"]//tr[1]/td[12]/span/span').text # return float(pe) # 移动鼠标位置到...PE ICON处，展示滚动PE ActionChains(browser).move_to_element(pe_element).perform() # 获取滚动市盈率 pe_roll...对数据键值对进行重命名，并通过 PE 值对数据进行一次过滤 PS：这里过滤出滚动市盈率大于 0 且小于 30 的股票 import pandas as pd # 重命名 code = {"name"
3、如何检验时间序列的稳定性？ 4、如何令时间序列稳定？ 5、时间序列预测。 1、时间序列有什么特别之处？ 顾名思义，时间序列是时间间隔不变的情况下收集的时间点集合。...1、绘制滚动统计：我们可以绘制移动平均数和移动方差，观察它是否随着时间变化。随着移动平均数和方差的变化，我认为在任何“t”瞬间，我们都可以获得去年的移动平均数和方差。如：上一个12个月份。...注意：我将探讨一系列方法。可能有些对文中情况有用，有些不能。但是我的目的是得到一系列可用方法，而不是仅仅关注目前的问题。 让我们通过分析趋势的一部分开始工作吧。...平滑是指采取滚动估计,即考虑过去的几个实例。有各种方法可以解决这些问题，但我将主要讨论以下两个。 移动平均数 在这个方法中，根据时间序列的频率采用“K”连续值的平均数。...关于确定滚动数据，pandas有特定的功能定义。
相比较pandas，numpy并没有很直接的rolling方法，但是numpy 有一个技巧可以让NumPy在C代码内部执行这种循环。 这是通过添加一个与窗口大小相同的额外尺寸和适当的步幅来实现的。...中的滚动窗口rolling函数和扩展窗口expanding函数 在数据分析时，特别是在分析时间序列数据时，常会需要对一个序列进行固定长度窗口的滚动计算和分析，比如计算移动均线。...只要是需要根据一个时序得到一个新的时序，就往往需要进行窗口滚动。在pandas中，DataFrame和Seies都有一个针对滚动窗口的函数，叫做rolling()。...import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame([1,2,3,5],columns=['a']) df a 0 1 1 2 2 3 3 5...以上这篇python numpy实现rolling滚动案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
时间序列分析Pandas提供了丰富的时间序列分析功能，例如滚动统计、移动平均等。...以下是一个简单的时间序列分析示例：# 滚动均值rolling_mean = time_series.rolling(window=3).mean()# 绘制原始时间序列和滚动均值plt.plot(time_series...总结总结：在这系列的文章中，我们深入探讨了数据科学中常用的Python库以及深度学习领域的两大主流框架：TensorFlow和PyTorch。...时间序列处理： 利用Pandas，我们介绍了如何处理和分析时间序列数据，包括日期范围生成、滚动统计和移动平均等常见操作。...通过这系列文章，我们提供了一个全面的学习路径，帮助读者建立起在数据科学和深度学习领域的坚实基础。这些工具和框架不仅仅是理论知识，更是实际应用中解决问题的有力工具。
本文将重点介绍如何使用Python和Pandas帮助客户进行时间序列分析来分析股票数据。...为了好看，我们将展示如何使用 read_csv 用 DatetimeIndex 读取数据。...pandas.date_range 是一个函数，允许我们创建一系列均匀间隔的日期。...object', name='date', length=9789) print(datetime.to_period('Q')) datetime.to_period('Q').end_time 滚动窗口平滑和移动平均...在交易中的一个典型例子是使用50天和200天的移动平均线来买入和卖出资产。 让我们计算苹果公司的这些指标。请注意，在计算滚动均值之前，我们需要有50天的数据。
提供一系列股票代码和回测的时间间隔，这个函数会返回一个个股报告日期的数据集。以下是另一个使用Apple的例子： ?...计算移动平均值 在之后探索性分析的部分中，我们用移动平均来做一些分析。下一部分的数据准备会展示如何计算这些移动平均值。...接下来我们使用pandas groupby函数来将股票代码分组，因为我们想要对个股分别计算移动平均值。...最后，我们使用pandas rolling函数来进行滚动计算，在这里计算的是在数据集上的特定窗口的滚动平均。以下是Apple的例子，展示了5日和10日移动平均值。 ?...换句话说，在观察的时间段内我们事件数据中的价格是如何波动的。价格的变化幅度是越来越大还是越来越小了？他们对比市场波动的通常情况如何？
重新取样、移动和窗口 使用日期和时间作为索引来直观的组织和访问数据的能力，是 Pandas 时间序列工具的重要功能。...时间移动 另一个普遍的时间序列相关操作是移动时间。Pandas 有两个很接近的方法来实现时间的移动：shift()和tshift。...滚动窗口 滚动窗口统计是第三种 Pandas 时间序列相关的普遍操作。...在该滚动窗口视图上可以进行一系列的聚合操作。...如果我们继续挖掘下去，这个数据集还有更多有趣的结构可以被发现，可以分析天气、气温、每年的不同时间以及其他因素是如何影响居民的通勤方式的；要深入讨论，可以参见作者的博客文章"Is Seattle Really
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~图解pandas的窗口函数rolling在我们处理数据，尤其是和时间相关的数据中，经常会听到移动窗口、滑动窗口或者移动平均、窗口大小等相关的概念...本文关键词：pandas、滑动窗口、移动平均、rolling模拟数据首先导入两个常用的包，用于模拟数据：In 1:import numpy as npimport pandas as pd模拟一份简单的数据...on：可选参数；对于dataframe而言，指定要计算滚动窗口的列，值可以是dataframe中的列名。...，也是同样的道理：图片图片在这里需要注意的是：pandas或者numpy中的np.nan空值与其他数值相乘或者相加都是nan：图片参数min_periods如何理解参数min_periods？...作为滚动计算的对象窗口里，却至多只剩n-1个值，达不到min_periods的最小窗口值 数（n）的要求。
引擎将对应用函数应用于每个窗口的 for 循环进行 JIT。...引擎将 JIT 应用于将 apply 函数应用于每个窗口的循环。...以上两个变体之间的差异是因为我们处理的是具有有限历史的系列。...使用shift方法在 pandas 对象上进行快速移位。 DatetimeIndex对象具有常规Index对象的所有基本功能，以及一系列用于简化频率处理的高级时间序列特定方法。...它指定了低频率周期如何转换为高频率周期。
这次会概述入门所需的知识，包括如何从页面源获取基于文本的数据以及如何将这些数据存储到文件中并根据设置的参数对输出进行排序。最后，还会介绍Python Web爬虫的高级功能。...接下来是处理每一个的过程： 提取4.png 循环如何遍历HTML： 提取5.png 第一条语句（在循环中）查找所有与标记匹配的元素，这些标记的“类”属性包含“标题”。...到目前为止，“import pandas”仍为灰色，最后要充分利用该库。因为将执行类似的操作，所以建议暂时删除“print”循环，将数据结果输入到csv文件中。...pandas可以创建多列，但目前没有足够的列表来利用这些参数。 第二条语句将变量“df”的数据移动到特定的文件类型（在本例中为“ csv”）。第一个参数为即将创建的文件和扩展名分配名称。...添加“scrollto()”或使用特定的键控制滚动条。创建爬虫模式时，几乎不可能列出所有可能的选项。 ✔️创建监控流程。某些网站上的数据可能对时间（甚至用户）敏感。
五、连接（concat）和附加数据帧 欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程第五部分。在本教程中，我们将介绍如何以各种方式组合数据帧。...十一、滚动统计量 欢迎阅读另一个 Python 和 Pandas 数据分析系列教程，这里面我们成为了房地产大亨。在本教程中，我们将讨论各种滚动统计量在我们的数据帧中的应用。...其中较受欢迎的滚动统计量是移动均值。这需要一个移动的时间窗口，并计算该时间段的均值作为当前值。在我们的情况下，我们有月度数据。...你可以查看 Pandas 文档中的所有移动/滚动统计量。...十二、将比较操作应用于数据帧 欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程第 12 部分。 在本教程中，我们将简要讨论如何处理错误/异常数据。
在本节中，我们将介绍如何在 Pandas 中使用这些类型的日期/时间数据。这个简短的章节绝不是 Python 或 Pandas 中可用的时间序列工具的完整指南，而是用户应如何处理时间序列的广泛概述。...例如，附带的pandas-datareader包（可通过conda install pandas-datareader安装）知道如何从许多可用来源导入金融数据，包括 Yahoo finance，Google...900 天，将其中的一些移出图的末尾（并在另一端留下 NA 值），而``tshift(900)将索引移动 900 天。...滚动窗口 滚动统计量是 Pandas 实现的第三种时间序列特定的操作。...我们也可能对事情如何基于一周中的某一天发生变化感到好奇。
介绍： 本文章将介绍如何使用Python的Selenium库和正则表达式对CSDN的活动文章进行爬取，并将爬取到的数据导出到Excel文件中。...utm_source=324486289&id=10478&spm=1011.2433.3001.6900' driver.get(url) 模拟向下滚动加载更多内容 为了获取页面的全部内容，我们需要模拟向下滚动加载更多内容...driver.execute_script('return document.body.scrollHeight') if new_height == prev_height: break 代码使用了一个循环来不断执行滚动操作...Pandas：Pandas是Python中常用的数据分析和数据处理库。它提供了丰富的数据操作和处理功能，可以方便地进行数据清洗、转换、合并等操作。...在本文中，我们使用Pandas来构建数据表格并导出到Excel文件中。
该指令有两个作用： 移动位置：移动文件或目录的位置 重命名：对文件或者目录进行重命名 常用参数： -i 若存在同名文件，则向用户询问是否覆盖 -f 覆盖已有文件时，不进行任何提示 -b 当文件存在时，...就代换位一行的空白行 -u 不显示下引号 +num 从第num开始显示 +/pattern 在文档显示前搜索该字符串（pattern），然后从该字符串之后开始显示 more +/crosstab pandas...系列7-透视表和交叉表.md -- 文件搜索crosstab字符串再进行显示 ?...搜索） b 向上翻一页 d 向后翻半页 j 向前移动一行 k 向后移动一行 G 移动到最后一行 g 移动到第一行 Q、ZZ 推出less指令 u 向前滚动半页 y 向前滚动一行 空格键 滚动一页 回车键...滚动一行 [pagedown]: 向下翻动一页 [pageup]: 向上翻动一页 less hello.log -- 查看日志内容 ps -ef | less -- 进程信息通过less分页显示
quandl.get("WIKI/AAPL", start_date="2006-10-01", end_date="2012-01-01") aapl.head() 这里演示了如何使用...接着，它计算了这些价格的 40 周期移动平均值。最后，它提取了移动平均线的最后 10 个值，以观察股票价格近期趋势的变化。移动平均线有助于平滑短期波动，并凸显长期趋势。...这段代码将每日价格变化的百分比用于计算资产的滚动波动率。过程包括设定 min_periods 变量表示一年的一个季度，计算滚动标准差，然后将结果乘以 min_periods 的平方根，实现年化计算。...import statsmodels.api as sm import pandas from pandas import tseries all_adj_close = all_data[['Adj...以下是代码执行的步骤： 从包含财务数据的投资组合变量中提取“回报”系列。 通过对每日平均收益进行标准化，使用标准差来计算夏普比率，以确定风险调整后的收益。
它提供了一系列工具和函数可以轻松加载、操作和分析时间序列数据。...在本文中，我们介绍时间序列数据的索引和切片、重新采样和滚动窗口计算以及其他有用的常见操作，这些都是使用Pandas操作时间序列数据的关键技术。...滚动窗口计算(移动平均线)。...决定滚动窗口是否应以当前观测值为中心。...这可以使用字符串别名(例如，'M'表示月，'H'表示小时)或pandas偏移量对象来指定。 method:如何在转换频率时填充缺失值。
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