在进行投资和交易研究时，对于时间序列数据及其操作要有专业的理解。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。...类型 描述 例子 日期（瞬时） 一年中的某一天 2019年9月30日，2019年9月30日 时间（瞬时） 时间上的单个点 6小时，6.5分钟，6.09秒，6毫秒 日期时间（瞬时） 日期和时间的组合 2019...年9月30日06:00:00，2019年9月30日上午6:00 持续时间 两个瞬时之间的差异 2天，4小时，10秒 时间段 时间的分组 2019第3季度，一月 Python的Datetime模块 datetime...在创建 sp500数据集 时，我们使用了strptime。...如何处理非平稳时间序列 如果时间序列中存在明显的趋势和季节性，可以对这些组成部分进行建模，将它们从观测值中剔除，然后在残差上训练模型。 去趋势化 有多种方法可以从时间序列中去除趋势成分。
当涉及到训练时间序列模型时，通常会使用以下时间特征: 小时、星期、月、周或年中的一天 将时间戳列转换为这些类型的特性是相当容易的。...最著名的方法是one-hot编码。 One-hot编码简单且易于实现。对于一天(或一个月、一天等)中的任何一个小时，“它是小时/天/月n吗?”然后用二进制0或1来回答这个问题。它对每种类别都这样做。...其他周期也可以这样做，比如一周或一年的时间，一般的公式如下： 要在Python中完成此操作，需要首先将datetime(在我的示例中是小时时间戳)转换为数值变量。...而在时间范围更大的数据集(12PM-2PM)中，循环编码等方法一般会更准确。 2、这种类型的编码适用于深度学习/神经网络，但可能不适用于随机森林这样的树分割算法。...还是我们的老生常谈，这将取决于数据集，所以在交叉验证和最终hold out测试集上运行测试是很重要的。 这种编码方式在各种应用中都非常有用，尤其是在预测和分析涉及明确周期或重复模式的数据时。
时间的类型数组：NumPy 的 datetime64 Python 日期时间对象的弱点促使 NumPy 的开发团队在 NumPy 中加入了优化的时间序列数据类型。...最后，还要提醒的是，虽然datetime64数据类型解决了 Python 內建datetime类型的低效问题，但是它却缺少很多datetime特别是dateutil对象提供的很方便的方法。...Pandas 时间序列数据结构 这部分内容会介绍 Pandas 在处理时间序列数据时候使用的基本数据结构： 对于时间戳，Pandas 提供了Timestamp类型。...对于时间周期，Pandas 提供了Period类型。它是在numpy.datetime64的基础上编码了一个固定周期间隔的时间。对应的索引结构是PeriodIndex。...对于时间差或持续时间，Pandas 提供了Timedelta类型。构建于numpy.timedelta64之上，是 Python 原生datetime.timedelta类型的高性能替代。
时间的类型化数组：NumPy 的datetime64 Python 的日期时间格式的缺陷，启发了 NumPy 团队，向 NumPy 添加一组原生时间序列数据类型。...[D]') ''' 由于 NumPy datetime64数组中的统一类型，这类操作可以比我们直接使用 Python 的datetime对象快得多，特别是当数组变大时（我们在“NumPy 数组的计算：通用函数...最后，我们将注意到，虽然datetime64数据类型解决了 Python 内置datetime类型的一些缺陷，但它缺少datetime提供的许多便利方法和函数。特别是dateutil。...如前所述，它本质上是 Python 原生datetime的替代品，但它基于更高效的numpy.datetime64数据类型。 相关的索引结构是DatetimeIndex。...这些数据来自于 2012 年底安装的自动化自行车计数器，在桥的东西侧人行道上设有感应式传感器。每小时自行车计数可以从 http://data.seattle.gov/ 下载；这是数据集的直接链接。
一种简单但有效的方法称为 Jackknife 重采样。 Jackknife 重采样的想法是通过每次都遗漏一个值来从原始数据创建数据集。 本质上，我们试图估计如果至少一个值不正确会发生什么。...对于每个新数据集，我们都会重新计算我们感兴趣的统计估计量。这有助于我们了解估计量的变化方式。 操作步骤 我们将折刀重采样应用于随机数据。...(a), 3)) 遍历数组并通过在循环的每次迭代中将一个值设置为 NaN 来创建新的数据集。...对于每个新数据集，计算估计值： for i in xrange(len(a)): b = a.copy() b[i] = np.nan estimates[i,] = [np.nanmean...numpy.datetime64('2015-05-21') 我们使用YYYY-MM-DD格式在 2015 年 5 月 21 日创建了datetime64类型，其中Y对应于年份，M对应于月份，D对应于每月的一天
参考链接： Python | Pandas处理日期和时间 摘要 在 上一篇文章，时间日期处理的入门里面，我们简单介绍了一下载pandas里对时间日期的简单操作。下面将补充一些常用方法。...时间日期的比较 假设我们有数据集df如下 在对时间日期进行比较之前，要先转一下格式。 ...df['date']=pd.to_datetime(df['date']) 转完后，我们可以输出数据集的数据类型来看看。 ...print df.info() 红框中的date这一列数据类型是datetime64[ns]，下面我们就可以对日期做大小的判断。 ...1.过滤某个时间片的数据&取某个时间片的数据 假设，我们需要去掉数据集df中6月10号后的样本 df[df['date']datetime(2016,6,10)] 当然，我们如果需要取某个时间片的数据
但是，DateTime 是可用于提取新特征的，这些新特征可以添加到数据集的其他可用特征中。 日期由日、月和年组成。...在 Python 中，一年中的某一天可以计算如下： import numpy as np current_date = "2022-01-25 17:21:22" cdate = datetime.strptime...如果 Pandas 有 DateTime 列，则可以按如下方式提取年份： df['year'] = df['date_time'].dt.year 从时间中提取特征 根据数据集的粒度，可以从 DateTime...np.cos(2 * np.pi * cdate.hour/24.0) 一个实际的例子 该示例利用了 Kaggle 上的天气数据集，该数据集在 CC0：公共领域许可证下。...此示例的目的是构建一个多类分类器，该分类器根据输入特征预测天气状况（由数据集的摘要列给出）。我计算了两种情况的准确性：有和没有 DateTime特征。 加载数据集 该数据集可在 Kaggle 上获得。
太好了，现在我们将DATE列添加为索引，但是让我们检查它的数据类型以了解pandas是作为简单对象还是pandas内置的DateTime数据类型来处理索引。...太好了，现在我们将DATE列添加为索引，但是让我们检查它的数据类型以了解pandas是作为简单对象还是pandas内置的DateTime数据类型来处理索引。...我们可以做到如下： 现在我们可以看到 我们的数据集的dtype是 datetime64 [ns]。此“ [ns]”表明它的精确度为纳秒。如果需要，我们可以将其更改为“天”或“月”。...时间序列数据索引 比方说，我想获得的所有数据从 2000-01-01 至 2015年5月1日。为此，我们可以像这样在Pandas中简单地使用索引。...在Pandas中，此语法为 ['starting date'：'end date'：step]。现在，如果我们观察数据集，它是以月格式的，因此我们需要从1992年到2000年的每12个月一次的数据。
我们都知道，在 Python 中有各种数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。同时在开发脚本或各种算法当中，我们应该经常会使用日期和时间。...在今天的文章中，我们将学习以下内容： Python 中 datetime 模块的使用 使用 Python 日期时间函数将字符串转换为日期时间对象，反之亦然 从日期时间对象中提取日期和时间 使用时间戳 对日期和时间执行算术运算...还有，假设我们正在使用 pandas 处理数据集，其中一列包含一些日期。想象一下，我们有一个数据集，其中保存着我们公司一年中的每一天的利润。...我们想要创建另一个数据集，该数据集将保存距当前日期正好一年的日期，并预测每一天的利润，此时我们一定会在日期上使用算术计算！ 使用时区 下面我们来看一看时区，它们可以有不同的形式。...: NoneType 从 Python 3.9 开始，使用 Internet Assigned Numbers Authority 数据库实现了时区的具体实现，实现此功能的模块称为 zoneinfo。
本文算是定义了一个针对时间序列数据的探索性数据分析模板，全面总结和突出时间序列数据集的关键特征。...这里我们将使用流行的Python数据分析库，如Pandas、Seaborn和Statsmodels等，来实现这一目标。 数据 在本文中，我们将使用 Kaggle 的 数据。...对于一些时间序列（例如能源消耗序列），可能会存在不止一个季节性成分，分别对应不同的季节性周期（日、周、月、年）。 分解的主要类型有两种：加法和乘法。...从季节性成分来看，该序列实际上呈现出几个周期性，图表更加突出了周周期性，但如果我们关注同一年的特定月份（例如1月），也会出现日周期性。...滞后分析 在时间序列预测中，滞后期就是序列的过去值。例如，对于日序列，第一个滞后期指的是序列前一天的值，第二个滞后期指的是前一天的值，以此类推。
Python的datetime对象 Python内置了datetime对象，可以在datetime库中找到 from datetime import datetime now = datetime.now...类型 提取日期的各个部分 d = pd.to_datetime('2023-04-20’) # 可以看到得到的数据是Timestamp类型，通过Timestamp可以获取年，月，日等部分 d.year...这一列数据可以通过日期运算重建该列 疫情爆发的第一天（数据集中最早的一天）是2014-03-22。...比如在Ebola数据集中，日期并没有规律 ebola.iloc[:,:5] 从上面的数据中可以看到，缺少2015年1月1日，2014年3月23日，如果想让日期连续，可以创建一个日期范围来为数据集重建索引...,可用于计时特定代码段) 总结: Pandas中，datetime64用来表示时间序列类型 时间序列类型的数据可以作为行索引，对应的数据类型是DatetimeIndex类型 datetime64类型可以做差
说说你知道的创建字典的几种方法？ 字典视图是什么？ 所有对象都能作为字典的键吗？ 集合内的元素可以为任意类型吗？ 什么是可哈希类型？举几个例子 求集合的并集、差集、交集、子集的方法？...使用 datetime 模块，打印出当前时间，显示格式：yyyy年-mm月-dd日 HH:mm:ss datetime.strptime('2020-02-22 15:12:33','%Y-%m-%d...如何绘制出年、月的日历图？ 如何使用 Python 提供的函数快速判断是否为闰年？ 如何获取月的第一天、最后一天、月有几天？...zip 和列表生成式 列表生成式实现筛选分组，函数分组等更多实用案例 关键字 is 的功能是什么？ 对于自定义类型，判断成员是否位于序列类型中，怎么做？...Pandas 使用 apply(type) 做类型检查 Pandas 使用标签和位置选择数据的技巧 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。
该数据集与PJM小时能源消耗数据有关，PJM是美国的一个区域输电组织，为几个州提供电力。每小时的电力消耗数据来自PJM的网站，单位是兆瓦。...对于某些时间序列(例如，能源消耗序列)，可以有多个季节分量，对应于不同的季节周期(日、周、月、年)。 分解有两种主要类型:加性分解和乘法分解。...对于加性分解，我们将一个序列(整数)表示为季节分量()、趋势分量()和余数()的和: 类似地，乘法分解可以写成: 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。...从季节成分来看，可以看到实际上有几个周期性，该图更突出了周周期性，但如果我们关注同年的一个特定月份(1月)，也会出现日季节性: df_plot = df[(df['year'] == 2017)].reset_index...例如，对于每日序列，第一个滞后是指该序列前一天的值，第二个滞后是指再前一天的值，以此类推。 滞后分析是基于计算序列和序列本身的滞后版本之间的相关性，这也称为自相关。
如果不是，我们可以通过解析数据来定义记录吗？ 呼叫数据集按行出现；我们从截停数据集中提取记录。 数据是否嵌套？如果是这样，我们是否可以适当地提取非嵌套的数据？...呼叫数据集不是嵌套的；我们不必过于费力从截停数据集中获取非嵌套的数据。 数据是否引用了其他数据？如果是这样，我们可以连接数据吗？ 呼叫数据集引用了星期表。连接这两张表让我们知道数据集中每个事件的星期。...在截停数据集中，每条记录代表一次警务截停事件。 所有记录的粒度是否在同一级别？ （有时一个表格将包含汇总行。） 是的，对于呼叫和截停数据集是如此。 如果数据是聚合的，聚合是如何进行的？...例如，它也可以指时间覆盖面 - 呼叫数据集仅包含 180 天的数据。 在调查数据生成的过程中，我们经常会处理数据集的范围，并在 EDA 期间确认数据集的范围。让我们来确认呼叫数据集的地理和时间范围。...(179) 该表格包含 179 天的时间段的数据，该时间段足够接近数据描述中的 180 天，我们可以假设 2017 年 4 月 14 日或 2017 年 8 月 29 日没有呼叫。
02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03 Pandas时间序列数据处理 1.好用的Python库 Python很强大，有很多的好用的库： 2.Pandas历史 本文主要介绍Pandas...主要的贡献者 3.时序数据处理 Pandas可以处理很多的数据类型，其中最初始也最有趣的数据类型之一就是时间序列数据。...本文部分内容来源为：joyful-pandas 3.1 时序中的基本对象 时间序列的概念在日常生活中十分常见，但对于一个具体的时序事件而言，可以从多个时间对象的角度来描述。...我们可以将时间序列数据定义为在不同时间间隔获得并按时间顺序排列的数据点的集合 3.2 python中的datetime模块 datetime模块，主要掌握：datetime.date(), datetime.datetime...这里对于datetime64[ns]类型而言，可以大致分为三类操作：取出时间相关的属性、判断时间戳是否满足条件、取整操作。
能源消耗数据集通常属于时间序列数据，其最终目的是利用过去的数据来预测未来的消耗量，因此这是一个很好的应用案例。...举例来说，在能源消耗方面，某些高峰时段通常会导致较高的能源消耗，而其他特定时段则有较低的能耗。换句话说，可以将每个小时视作一个类别。 通过放大数据集的特定部分，可以证明这一点。...最常见的方法是使用独热编码。 One-Hot（独热编码）的实现非常简单直接。它的基本原理是，对于一天（或月、日等）中的任何给定小时，我们会询问“它是否是第n小时/日/月”？...我们已经将列数从原先的3列（小时、月、星期）增加到了40多列。随着需要编码的时间序列特征不断增加，这可能会变得越来越复杂。...具体问题具体分析 并非完全禁止在树模型中使用正弦余弦编码。在一些特殊情况下，它仍可能对模型有益。需根据具体数据集和问题进行交叉验证和测试集评估。
NumPy 数据类型 1、NumPy 中的数据类型 NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型，下表所列的数据类型都是 NumPy 内置的数据类型，为了区别于 Python 原生的数据类型，bool...print(numpy.dtype) 所显示的都是 NumPy 中的数据类型，而非 Python原生数据类型。...Ⅱ、单位使用 datetime64 可以指定使用的单位，单位包括年（'Y'），月（'M'），周（'W'）和天（'D'），而时间单位是小时（'h'），分钟（'m'） ），秒（'s'），毫秒（'ms'），微秒...上面代码的含义就是：前进道 2019-05-01 后的第二个（不要忘了下标从 0 开始的）星期日。 这个功能对老美来说也许有用，但是在中国，谁来给我求个端午节是几月几号？...Python 对象） 数据的大小（例如， 整数使用多少个字节存储） 数据的字节顺序（小端法""，大端法高字节在前低字节在后，小端法低字节在前高字节在后） 在结构化类型的情况下，字段的名称
这本书对于使用Python玩量化的初学者们，还是很友好的，感兴趣可以考虑入手一本看看。 笔记① 用Python绘制出股价的5日均线和20日均线。...start_date, end_date) price.head() 这里我选择从yahoo拉601127这支股票过去100天的行情数据。...能够看到最早的数据到2021年的10月8日： 然后我开始添加5日和20日均线 price['ma5'] = price['Adj Close'].rolling(5).mean() price['ma20...import datetime 数据甭多了，来个3年的： end = datetime.date.today() start = end - datetime.timedelta(days = 365...： 0.5438898450946644 0.5136986301369864 逻辑回归在训练集里面的准确率是54.39%，与书里KNN的准确率基本持平；但是测试集里只有51.37%，比书里的KNN模型低了差不多
在数据处理过程中，难免会遇到日期格式，特别是从外部读取数据到jupyter或其他python编译器中，用于数据处理分析时。...Python标准库包含用于日期（date）和时间（time）数据的数据类型，而且还有日历方面的功能。我们主要会用到datetime、time以及calendar模块。...datetime.datetime（也可以简写为datetime）是用得最多的数据类型。...31, 1997 10:45 PM') datetime.datetime(1997, 1, 31, 22, 45) 在国际通用的格式中，日出现在月的前面很普遍，传入dayfirst=True即可解决这个...（值从0到6，星期天为0）weekday number %W 每年的第几周，把星期一做为第一天（值从0到53） Week number (Monday first weekday) %x 标准的日期串
传统的机器学习模型如线性回归、随机森林或梯度提升机等，旨在产生单一的平均估计值，而无法直接给出可能结果的数值范围。如何从点估计扩展到预测区间，正是现代时间序列建模技术所关注的重点。...计算非conformity分数：对于每个验证集样本，使用模型生成预测，并计算其与实际观测值的非conformity分数。...确定阈值：通过将这些非conformity分数排序并应用α-level，确定划分预测区间的阈值。 预测阶段：对于新的未标记数据，根据该阈值生成预测区间。...特点 灵活性：适用于不同类型的预测问题和数据类型。 可解释性：提供的预测区间有助于理解模型的不确定性。 无假设：不需要对数据的底层分布做假设，增强了泛化能力。...共形回归的优势在于，它是一种与具体模型无关的元算法，可以应用于任何机器学习回归模型的结果之上，从点估计扩展到概率预测区间。
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