活动介绍

data = pd.read_excel('RESSET_DRESSTK2.xlsx') data.columns = ['code','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() r_df = pd.DataFrame({'r': r.flatten()}) num_trading_days = len(r_df) mean = r_df.mean() std = r_df.std() skewness = r_df.skew() kurtosis = r_df.kurtosis() max_value = r_df.max() min_value = r_df.min() autocorr = r_df.autocorr()修改一下这个程序

时间: 2024-03-03 14:50:47 浏览: 220
您可以根据您的需求对程序进行修改,下面是一些可能有用的修改建议: 1. 检查数据是否成功读取:可以在读取数据后添加一行代码,如`print(data.head())`,以便检查数据是否成功读取。 2. 指定日期列的格式:如果日期列的格式不是标准的日期格式,可能需要使用`pd.to_datetime`函数将其转换为日期类型。例如:`data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d')`。 3. 绘制更加详细的图表:如果需要绘制更加详细的图表,可以添加一些参数,例如:`plt.plot(data['date'], r)`。这样可以将时间序列数据的横坐标设置为日期。 4. 提取更多的统计量:除了原始数据的平均值、标准差、偏度、峰度、最大值、最小值和自相关系数之外,还可以提取其他的统计量。例如:中位数、四分位数、方差、协方差等等。 5. 使用更加规范的变量名:为了使代码更加易于阅读和理解,可以使用更加规范的变量名,例如:`returns_df`代替`r_df`,`num_returns`代替`num_trading_days`,`autocorrelation`代替`autocorr`等等。 下面是一个修改后的程序,供您参考: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据并指定列名 data = pd.read_excel('RESSET_DRESSTK2.xlsx', header=None) data.columns = ['code', 'date', 'return'] # 将日期列转换为日期类型 data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d') # 绘制时间序列图 plt.plot(data['date'], data['return']) plt.title('Stock Returns') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Returns') plt.show() # 计算统计量 returns_df = pd.DataFrame({'return': data['return'].values}) num_returns = len(returns_df) mean_return = returns_df.mean().values[0] std_return = returns_df.std().values[0] skewness = returns_df.skew().values[0] kurtosis = returns_df.kurtosis().values[0] max_return = returns_df.max().values[0] min_return = returns_df.min().values[0] autocorrelation = returns_df['return'].autocorr() # 打印统计量 print(f'Number of trading days: {num_returns}') print(f'Mean return: {mean_return:.4f}') print(f'Standard deviation of return: {std_return:.4f}') print(f'Skewness: {skewness:.4f}') print(f'Kurtosis: {kurtosis:.4f}') print(f'Maximum return: {max_return:.4f}') print(f'Minimum return: {min_return:.4f}') print(f'Autocorrelation: {autocorrelation:.4f}') ```
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_csv("RESSET_DRESSTK_2016_2020_1.csv") df = df[['Oppr','Hipr','Lopr','Clpr','Trdvol']] df = df.dropna() #标准化 scaler = StandardScaler() df_scaled = scaler.fit_transform(df) df_scaled = pd.DataFrame(df_scaled, columns=df.columns) pca=PCA() pca.fit(df_scaled) explained_variance = pca.explained_variance_ratio_ cumulative_variance = np.cumsum(explained_variance) n_components = np.argmax(cumulative_variance >= 0.95) + 1 print(f'Number of components to explain 95% of variance: {n_components}') # 使用确定的主成分数量重新拟合PCA pca = PCA(n_components=n_components) pca.fit(df_scaled) df_pca = pca.transform(df_scaled) df_pca = pd.DataFrame(df_pca, columns=[f'PC{i+1}' for i in range(n_components)]) # 5. 解释主成分的经济意义 loadings = pca.components_ loadings_df = pd.DataFrame(loadings, columns=df.columns, index=[f'PC{i+1}' for i in range(n_components)]) print('Loadings:') print(loadings_df) #累积方差图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(range(1, len(cumulative_variance) + 1), cumulative_variance, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Explained Variance') plt.title('Cumulative Explained Variance by Principal Components') plt.grid(True) plt.show() # 主成分散点图 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.scatterplot(x=df_pca['PC1'], y=df_pca['PC2']) plt.xlabel('Principal Component 1') plt.ylabel('Principal Component 2') plt.title('Scatter Plot of Principal Components') plt.grid(True) plt.show() 逐句解释以上代码

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