原文:pd.qcut, pd.cut, df.groupby()等在分组和聚合方面的应用

pd.qcut, pd.cut, df.groupby 等在分组和聚合方面的应用 量化交易里, 需要进行大量的分组和统计, 以方便自己处优势的位置 机会. 比如对股价进行趋势分析, 波动性分析, 量化之后, 进行归类统计, 再进行胜算概率的统计. 依据D 和T 的区间, 能够组合出来 种情形, 每一种case都是人们搭建起来的一幅美丽的场景. 研究和观察每一幅场景出现以后, 随后的几天里的表现, ...

2019-02-25 22:35 0 1121 推荐指数:

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pd.qcut() 和 pd.cut()

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Fri Mar 22 19:40:00 CST 2019 0 2295
pandas 的pd.cut() 和pd.qcut() 数据分箱

pd.cut() 是把一组数据按照一定bins分割成离散的区间,得到的数据是每个值的落到的区间,此函数对于从连续变量转换为离散变量也很有用 参数解释: 返回值: 分割后每个值落在的区间 运用各种参数 qcut ...

Fri Jul 17 00:55:00 CST 2020 0 1724
5-Pandas数据分组聚合df.Groupby())

GroupBy技术是对于数据进行分组计算并将各组计算结果合并的一项技术,包括以下3个过程: 拆分(Spliting):即将数据进行分组 应用(Applying):对每组应用函数进行计算 合并(Combining):将计算结果进行数据聚合 使用GroupBy ...

Thu Aug 06 04:31:00 CST 2020 0 1830
pandas-08 pd.cut()的功能和作用

pandas-08 pd.cut()的功能和作用 pd.cut()的作用,有点类似给成绩设定优良中差,比如:0-59分为差,60-70分为中,71-80分为优秀等等,在pandas中,也提供了这样一个方法来处理这些事儿。直接上代码: ...

Sat Jul 27 04:39:00 CST 2019 0 725
4-Pandas数据预处理之离散化、面元划分(等距pd.cut()、等频pd.pcut()))

  有时在处理连续型数据时,为了方便分析,需要将其进行离散化或者是拆分成“面元(bin)”,即将数据放置于一个小区间中。   在Pandas中,cut()--->数据离散化         qcut()-->面元划分 一、cut():等距离散化,设置的bins的每个区间的间隔相等 ...

Fri Jul 31 02:15:00 CST 2020 0 677
pandas聚合分组运算之groupby

pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键(可以是函数、数组或DataFrame列名)拆分pandas对象。计算分组摘要统计,如计数、平均值、标准差,或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数 ...

Wed Oct 23 07:01:00 CST 2019 0 2855
 
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