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pd.qcut, pd.cut, df.groupby 等在分組和聚合方面的應用 量化交易里, 需要進行大量的分組和統計, 以方便自己處優勢的位置 機會. 比如對股價進行趨勢分析, 波動性分析, 量化之后, 進行歸類統計, 再進行勝算概率的統計. 依據D 和T 的區間, 能夠組合出來 種情形, 每一種case都是人們搭建起來的一幅美麗的場景. 研究和觀察每一幅場景出現以后, 隨后的幾天里的表現, ...
2019-02-25 22:35 0 1121 推薦指數:
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pd.cut() 是把一組數據按照一定bins分割成離散的區間,得到的數據是每個值的落到的區間,此函數對於從連續變量轉換為離散變量也很有用 參數解釋: 返回值: 分割后每個值落在的區間 運用各種參數 qcut ...
data = pd.Series([0,8,1,5,3,7,2,6,10,4,9]) # 實例1:把這組數據分成兩部分,一半大的,一半小的,如是小的數值變成'小',大的數值變成'大': v=pd.qcut(data,[0,0.5,1],labels=['大','小 ...
和 qcut 都可以實現分箱操作,區別在於: cut:按照數值進行分割,等間隔 qcut:按照數據分 ...
GroupBy技術是對於數據進行分組計算並將各組計算結果合並的一項技術,包括以下3個過程: 拆分(Spliting):即將數據進行分組 應用(Applying):對每組應用函數進行計算 合並(Combining):將計算結果進行數據聚合 使用GroupBy ...
pandas-08 pd.cut()的功能和作用 pd.cut()的作用,有點類似給成績設定優良中差,比如:0-59分為差,60-70分為中,71-80分為優秀等等,在pandas中,也提供了這樣一個方法來處理這些事兒。直接上代碼: ...
有時在處理連續型數據時,為了方便分析,需要將其進行離散化或者是拆分成“面元(bin)”,即將數據放置於一個小區間中。 在Pandas中,cut()--->數據離散化 qcut()-->面元划分 一、cut():等距離散化,設置的bins的每個區間的間隔相等 ...
pandas提供了一個靈活高效的groupby功能,它使你能以一種自然的方式對數據集進行切片、切塊、摘要等操作。根據一個或多個鍵(可以是函數、數組或DataFrame列名)拆分pandas對象。計算分組摘要統計,如計數、平均值、標准差,或用戶自定義函數。對DataFrame的列應用各種各樣的函數 ...