股票数据预处理

最新推荐文章于 2024-10-27 09:54:41 发布
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解锁数据宝藏：数据挖掘之数据预处理全解析
邓邓子的博客
06-20 887
在数据挖掘领域，数据预处理是挖掘高质量结果的关键前提。本文系统阐述数据预处理的重要性，深入剖析现实数据存在的不完整、含噪声等问题及其对挖掘结果的影响。详细介绍数据清洗、集成、变换、归约等核心方法，涵盖缺失值处理、特征编码、归一化等技术细节。结合 Python 实践，展示数据加载、清洗、转换等全流程操作，并通过电子商务客户数据、电力窃漏电数据等实际案例，呈现预处理的应用效果。最后对数据预处理的未来发展趋势进行展望，为数据挖掘工作者提供理论与实践参考。
LSTM预测股票数据---数据预处理
qq_35358021的博客
01-24 3283
# 导入相应的模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # 获取训练集 def get_train_data(data,batch_size = 60 ,time_step = 20,train_begin = 0,train_end = 58...
3、Python量化交易-股票数据预处理&跌幅买卖收益分析
qq23001186的博客
06-23 2644
使用tushare的接口获取股票的历史数据：ts.set_token需要到官网注册，然后在个人主页中可以获取到自己的token 将获取到的数据保存到本地 删除df中Unnamed的列数据 将trade_date转为时间序列类型 将trade_date作为源数据的行索引 ：可以将满足条件的日期设为True，不满足的为False 将boolean值作为源数据的索引 取出日期数据 点击下载jupyter笔记...
股票数据-预处理相关
liubi32326的博客
09-03 252
股票数据分析预处理
DataFrame基础操作——股票数据预处理
qq_45008831的博客
08-05 1387
需求：股票分析 使用tushare包获取某股票的历史行情数据。 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。 输出该股票所有开票比日前收盘跌幅超过2%的日期。 假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何？ tushare财经数据接口包 pip install tushare ...
python股票数据预处理_Python股票处理之六_数据预处理A
weixin_39927378的博客
11-29 917
1. 说明在数据统计和预测的过程中，工程师基本都使用现成的算法，工程师的主要工作是根据具体业务逻辑预处理数据和选择算法。首先要对数据预处理（数据清洗），包括数据的归一化，去除重复数据，修改错误数据，填充无效数据，抽象数据表示，筛选特征值，分配权重等等，以得到更准确的数据和更有效的结果。继续上次关于股票直方图的话题，来看看简单的股票数据预处理。左图是昨天股票涨跌的直方图，从中看出，涨跌...
python股票预测如何做数据预处理_用python进行数据预处理简介
weixin_39676930的博客
12-16 1622
常见的数据挖掘的手段数据加载与粗略查看处理丢失的数据处理偏离值数据统计特征值的合并、连接数据转换、标准化、归一化主要介绍2.1数据加载与粗略查看2.1.1数据加载一般训练与测试的数据都提供csv格式，使用pandas库读取：1. df_train = pd.read_csv('../train.csv')此时读取的df_train为DataFrame格式。同时pandas还可以读取各种不同格式的数...
数据预处理与特征工程：提升数据分析与机器学习的关键步骤
2401_85725782的博客
10-27 803
数据预处理和特征工程是数据分析和机器学习中不可或缺的环节。通过数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等操作，可以将原始数据转换为更适合分析和建模的形式；通过特征提取、特征构建和特征选择等操作，可以从原始数据中提取和构建更具表现力和区分度的特征。数据预处理和特征工程可以提高模型的性能和准确性，减少过拟合的发生，提高数据质量和加快模型训练速度。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和数据特点，选择合适的数据预处理和特征工程方法，以获得更好的分析和建模效果。
Python股票处理之六_数据预处理A
谢彦的技术博客
07-04 5661
1.        说明 在数据统计和预测的过程中，工程师基本都使用现成的算法，工程师的主要工作是根据具体业务逻辑预处理数据和选择算法。 首先要对数据预处理（数据清洗），包括数据的归一化，去除重复数据，修改错误数据，填充无效数据，抽象数据表示，筛选特征值，分配权重等等，以得到更准确的数据和更有效的结果。 继续上次关于股票直方图的话题，来看看简单的股票数据预处理。 左图是昨天股票涨跌的直方图
数据预处理 tushare 股票评级.ipynb
02-07
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1.1股票数据预处理练习
随煜而安的专栏
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第一阶段、一个简单策略入门量化投资 1.1股票数据预处理练习 无论我们要对股票市场进行何种探索，在开始前，研究如何获取数据，并进行对应的预处理都是必要的。 本节以美股为例，进行股票数据预处理的练习。正文如下： 利用Yahoo财经提供的接口，获取一家公司的股票是相当容易的。下面这段代码可以获取苹果公司16年至今的股数 据。 import pandas
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数据分析项目：股票数据预处理/双均线量化策略/各州人口分布分析/美国大选献金项目数据分析
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1，股票数据预处理（计算茅台酒股票从15年到21年买卖的收入） import tushare as ts import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series import numpy as np #获取某只股票的历史行情数据 #code股票代码,data交易时间，open开盘价，close收盘价，volume成交量 df=ts.get_k_data(code=‘600519’,start=‘2000-01-01’) #将互联网上获取的数据存到本地,
Python股票历史数据预处理（二）
叶子的博客
11-21 5385
Python股票历史数据预处理（二）        从网上下载的股票历史数据往往不能直接使用，需要转换为自己所需要的格式。下面以Python代码编程为工具，将csv文件中存储的股票历史数据提取出来并处理。处理的数据结果为是30天涨跌幅子数据库，下载地址为：http://download.youkuaiyun.com/detail/suiyingy/9688605。 主要步骤有（Python csv
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霏霏_伊人
06-18 6036
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10-26 3755
一、背景：作为一个程序员，总喜欢在股市里面晃荡，无奈总是当成韭菜收割了。每一次都是卖涨买跌，处处碰壁。但是作为一个有一定阅历的程序员本能告诉自己，只要掌握了大量的股票数据，就可以在信息渠道落后的情况下，分析出机构大概率的在布局哪些股票，从而在机构拉涨停之前，提前进入分一杯羹。于是，开始编写了爬取股票数据并进行数据分析的程序。二、环境：Anaconda3.3 python3.7.1三、目标：爬取所有股票每天每一分钟的数据，并且进行数据分析。
股票数据预处理代码
最新发布
04-02
### 股票数据预处理示例 以下是基于 Pandas 的股票数据预处理代码示例，涵盖了缺失值处理、数据清洗以及标准化等内容。 #### 导入必要的库 ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler ``` #### 加载数据 假设有一个 CSV 文件 `stock_data.csv` 包含股票的历史价格和其他指标。 ```python data = pd.read_csv('stock_data.csv') print(data.head()) ``` 此部分用于加载原始数据并查看前几行以了解其结构[^1]。 #### 处理缺失值 对于含有缺失值的数据列，可以选择填充或者删除这些记录。 ```python # 填充缺失值 (例如用均值填充数值型特征) data['Close'] = data['Close'].fillna(data['Close'].mean()) # 删除含有大量缺失值的行 data.dropna(inplace=True) print(data.isnull().sum()) # 检查剩余的缺失值情况 ``` 上述方法展示了如何通过均值填补特定字段的空缺，并移除无法修复的部分记录[^2]。 #### 类别型特征编码 如果存在类别型变量，则需将其转化为数值形式以便后续分析。 ```python categorical_columns = ['Category'] for col in categorical_columns: dummies = pd.get_dummies(data[col], prefix=col, drop_first=True) data = pd.concat([data, dummies], axis=1).drop(columns=[col]) print(data.columns) ``` 这里应用了 `pd.get_dummies()` 函数来创建虚拟/指示变量矩阵。 #### 数据标准化 为了使各维度具有可比性，在建模之前通常要执行标准化操作。 ```python scaler = StandardScaler() numerical_features = ['Open', 'High', 'Low', 'Close'] scaled_values = scaler.fit_transform(data[numerical_features]) data[numerical_features] = scaled_values print(data.describe()) ``` 这段脚本实现了对选定连续属性的标准分数变换过程[^3]。 完成以上步骤之后，得到的就是经过全面清理和调整后的高质量训练样本集合。
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