自2005年开始,python在金融行业中的应用越来越多,这主要得益于越来越成熟的函数库(NumPy和pandas)以及大量经验丰富的程序员.许多机构发现python不仅非常适合成为交互式的分析环境,也非常适合开发文件的系统,所需的时间也比Java或C++少得多.Python还是一种非常好的粘合层,可以非常轻松为C或C++编写的库构建Python接口. 金融分析领域的内容博大精深.在数据规整化方面所花费的精力常常会比解决核心建模和研究问题所花费的时间多得多. 在本章中,术语截面(cross-se…

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('D:\Source…

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np obj = Series([4,7,-9,7]) ob…

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 import numpy as np data1 = [6.,7.5,8.,0.,1.] arr1 = np.array(data1) arr1 data2 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]]…

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 import pandas as pd import numpy as np names1880 = pd.read_csv('D:\Source Code\pydata-book-master\ch02\…

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 import pandas as pd unames = ['user_id','gender','age','occupation','zip'] users = pd.read_table('D:\So…

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 import json path = 'D:\Source Code\pydata-book-master\ch02\usagov_bitly_data2012-03-16-1331923249.txt'…

<Linux内核设计与实现>第五周读书笔记——第十一章 20135301张忻 估算学习时间:共2.5小时 读书:2.0 代码:0 作业:0 博客:0.5 实际学习时间:共3.0小时 读书:2.0 代码:0 作业:0 博客:1.0 耗时估计的公式:Y=X+X/N ,Y=X-X/N 第18章 调试295 调试工作艰难是内核级开发区别于用户级开发的一个显著特点,相比于用户级开发,内核调试的难度确实要艰苦得多.更可怕的是,它带来的风险比用户级别更高,内核的一个错误往往立刻就能让系统崩溃. 驾驭内核调试…

解决方案: 读写文本格式的数据: pandas 提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数 pandas 中的解析函数 函数的选项可以划分为以下几个大类 索引:将一个或多个列当做返回的DataFrame处理,以及是否从文件.用户获取列名 类型推断和数据转换:包括用户定义值的转换.缺失值标记列表等. 日期解析:包括组合功能,比如 将分散在多个列的日期信息组合成结果中的单个列 迭代:支持对大文件进行逐块迭代 不规整数据问题:跳过一些行.页脚.注释或其他一些不重要的东西 类型推断:…

[第三章]ipython C-a 到行首 C-e 到行尾 %timeit 测量语句时间,%time是一次,%timeit是多次. %pdb是自动调试的开关. %debug中,可以用b 12在第12行设置断点,n是执行当前行并进入下一行, set_trace和debug函数也比较好用. from IPython.core.debugger import Pdb 逐行分析函数性能:基于line_profiler的应用!在~/.ipython/profile_default/ipython_confi…