2021-01-08

  对于喜欢逛优快云的人来说,看别人的博客确实能够对自己有不小的提高,有时候看到特别好的博客想转载下载,但是不能一个字一个字的敲了,这时候我们就想快速转载别人的博客,把别人的博客移到自己的空间里面,当然有人会说我们可以收藏博客啊,就不需要转载,(⊙o⊙)… 也对。。

实现

  因为我自己当初想转载的时候却不知道该怎么转载,所以学会了之后就把方法写出来,帮助那些想转载却不知道该怎么转载的人(大神勿笑)。
  我们首先打开要转载的博客,然后鼠标右键就会出现下面的菜单:

这里写图片描述

  我们点击【审查元素】,就会出现当前HTML页面的代码,如下:


  我们选中“article_content”从图片左边我们也可以看到,博客的内容已经被我们选中了,也就是我们想要转载的内容,然后右键,就会出现下面的菜单:

这里写图片描述

  我们选中【Copy as HTML】就可以把其中要转载的内容复制下来,接下来的就是粘贴了。
  我们先新建一篇文章,打开markdown编辑器(因为在普通的编辑器我没有找到方法/(ㄒoㄒ)/~~),然后粘贴一下,就会出现下面的内容:


  可以在右边看到,博客内容已经被转载了,然后发表就可以了。

  最后特别要注意的是,我们发表的时候一定要选择【转载】,尊重原创!!

转载来源 http://blog.youkuaiyun.com/bolu1234/article/details/51867099

你已经成功将 `Date` 列转换为 `datetime64[ns]` 类型,并且输出如下: ``` 0 2021-01-04 1 2021-01-05 2 2021-01-06 3 2021-01-07 4 2021-01-08 Name: Date, dtype: datetime64[ns] ``` ✅ **这说明日期解析完全正确!** 接下来你应该执行: ```python df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 确保时间顺序正确 ``` 然后进入主逻辑,使用我们之前修复过的区间筛选函数(作用于索引)即可正常运行。 --- ### ✅ 当前状态确认清单 | 检查项 | 是否完成 | 说明 | |--------|----------|------| | ✔️ `Date` 列是否为 `datetime64[ns]`? | ✅ 是 | 输出已验证 | | ✔️ 是否设置为索引? | ⚠️ 需手动执行 | 必须调用 `set_index` | | ✔️ 时间是否升序排列? | ⚠️ 建议排序 | 使用 `sort_index()` 更安全 | | ✔️ 区间过滤函数是否作用于 `index`? | ✅ 是 | 否则会出错 | --- ### ✅ 推荐后续代码(确保流程完整) ```python # 设置索引并排序 df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 查看数据类型和前几行 print("Index dtype:", df.index.dtype) print("Data head:") print(df.head()) ``` 此时你的 `df.index` 是一个有序的 `DatetimeIndex`,可以安全用于以下操作: ```python intervals = { 'YTD': lambda idx: idx >= pd.Timestamp(year=idx[-1].year, month=1, day=1), '1Y': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(years=1), '6M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=6), '3M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=3), '1M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=1), } ``` 因为 `idx[-1]` 就是最后一个交易日,比如 `2024-03-28`,它是一个 `pd.Timestamp`,支持 `.year`、`.month` 等属性,不会再报错! --- ### ✅ 示例:查看当前 YTD 起始日 你可以加一段调试代码来验证逻辑是否正确: ```python # 调试:打印各个区间的起始时间(以最后一个日期为基准) last_date = df.index[-1] print(f"最新交易日: {last_date}") print("各区间起始日:") print("YTD:", pd.Timestamp(year=last_date.year, month=1, day=1)) print("1Y: ", last_date - pd.DateOffset(years=1)) print("6M: ", last_date - pd.DateOffset(months=6)) print("3M: ", last_date - pd.DateOffset(months=3)) print("1M: ", last_date - pd.DateOffset(months=1)) ``` 输出示例: ``` 最新交易日: 2024-03-28 各区间起始日: YTD: 2024-01-01 1Y: 2023-03-28 6M: 2023-09-28 3M: 2024-01-28 1M: 2024-02-28 ``` 这些日期就是每个区间的“开始日”,之后用它们做布尔索引就能提取对应时间段的数据。 --- ### ✅ 总结:你现在可以继续了! 只要你完成了以下几步: 1. ✅ 成功将 `Date` 转为 `datetime64[ns]` 2. ✅ 执行了 `df.set_index('Date')` 和 `sort_index()` 3. ✅ 使用基于 `idx`(即 DatetimeIndex)的过滤函数 那么之前的两个错误(`float64 has no attribute year` 和 `>= not supported`)都已彻底解决,现在可以放心运行完整的绩效分析代码--- ###
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