呆萌的代Ma

当使用pd.to_datetime()处理包含None值的日期数据时，pandas会将其转换为pd.NaT而非保留None。解决方法是在转换时添加errors="coerce"参数，再通过.replace({pd.NaT: None})将NaT替换回None。这种两步处理方法可以确保无效日期被正确转换为None值而非NaT。

本文介绍了Python中使用相对路径导入模块的注意事项和两种实现方式。首先强调所有文件夹必须包含__init__.py文件且推荐统一使用相对路径导入。通过两个示例演示了导入方法：1）简单模块导入，在__init__.py中使用from .model_a import *；2）子目录模块导入，使用from .model_b_dir.model_b import *。最后在主文件中可直接调用导入的函数。该方式适用于组织项目结构时的模块导入需求。

本文介绍两个Python函数：get_python_base_version()获取Python版本、解释器路径等基本信息；get_python_site_packages()列出所有已安装的第三方库及其路径。后者通过遍历importlib.metadata和site模块，收集site-packages目录中的第三方包，并按名称排序返回包含库名和位置路径的字典。两个函数分别用于获取Python环境的基本信息和第三方包管理。

该Python代码使用os模块比较两个文件夹路径中的子文件夹差异。主要功能是通过os.listdir()获取路径下所有文件夹，用os.path.isdir()验证路径类型，然后比较两个路径下文件夹集合的差集。代码包含异常处理，能检测路径存在性和访问权限问题，并输出在path_a中存在但path_b中缺失的文件夹列表。结果按字母排序并显示缺失总数。

本文介绍了处理数据分析中无穷大值的方法。当数据包含np.inf或-np.inf时，会导致统计模型计算错误。解决方法是先将这些无穷值替换为np.nan。示例代码展示了如何用Pandas的replace函数转换无穷值，使OLS回归能够正常计算残差。这种方法简单有效，适用于需要处理异常值的数据分析场景。

这篇文章介绍了在Python中使用pandas进行按行或列操作的方法。通过内置的add()、sub()、mul()、div()函数可以实现基本运算，使用axis参数控制行/列方向（axis=0为列，axis=1为行）。文中提供了一个标准化数据的函数示例，展示如何计算均值与标准差，并实现按行/列标准化。该函数通过axis参数灵活支持行列转换，最终验证了行列转换后的计算结果一致性。代码演示了如何使用mean()、std()、sub()和div()方法结合axis参数实现特定维度的数据处理。

本文介绍了如何使用Python的APScheduler库实现定时任务调度。代码示例展示了如何创建一个每分钟整点执行的定时任务：通过BlockingScheduler调度器，使用cron触发器设置每分钟第0秒执行my_task函数，该函数会打印当前时间。调度器启动后会持续运行，按照设定时间规则自动触发任务执行。这段代码适用于需要周期性执行任务的场景，如定时数据采集、日志记录等。

这个工具函数使用pandas的merge_asof方法实现快速匹配去年同期数据。函数首先将日期列转换为datetime类型并排序，然后创建去年同期日期列（当前日期减1年）。merge_asof以direction="backward"参数进行模糊匹配，查找小于等于目标日期的最近记录。该函数适用于需要分析同比数据的场景，能高效地将当前值与去年同期值进行关联。示例展示了函数如何将2021-2022年的数据与2020-2021年对应日期的数据进行匹配，输出结果包含原始数据和匹配到的去年同期值。

在处理带有MultiIndex的DataFrame时，使用.loc[]直接更新数据可能失效。当数据处理后返回乱序结果时，解决方案是确保返回值的索引与原始MultiIndex匹配，然后使用update()方法更新数据，而不是直接赋值。文中提供了完整代码示例，展示了错误和正确的两种更新方式，演示了如何通过重新设置索引并使用update()来正确更新MultiIndex数据。

本文提供了一个计算期货等市值对冲开仓手数的工具函数。函数通过公式手数 = (总资金 * 杠杆) / (价格 * 合约乘数)计算两个品种的对冲手数，并自动取整处理。示例中分别计算价格为1146(乘数60)和1642(乘数100)的品种，默认10万资金7倍杠杆下，输出结果为101手和42手。该函数简化了对冲策略中的仓位计算过程。

本文介绍了一个多进程数据处理的实现方案。核心思路是：1）创建进程安全队列用于数据传输；2）启动独立进程监听队列并写入文件；3）使用进程池并行处理数据，结果存入队列；4）发送结束信号终止队列。示例代码展示了队列写入器、工作进程和主控逻辑的实现，使用Python的multiprocessing模块确保进程安全，并通过"STOP"信号优雅终止队列处理。该方案适用于需要并行处理数据并集中存储结果的场景。

本文介绍了如何使用xtquant库计算股票换手率。通过自定义calculate_turnover函数，结合行情数据和财务数据，按照换手率公式(成交量/流通股本)进行计算。实现步骤包括：1)下载行情和财务数据到本地；2)合并日线行情与股本数据；3)填充缺失值后计算换手率百分比。该函数返回包含各股票每日换手率数据的字典，示例展示了如何计算000001.SZ和000002.SZ两只股票的换手率。使用前需确保已下载所需历史数据。

本文介绍了在获取股票历史行情数据时，如何正确使用get_market_data_ex函数获取前一日收盘价的方法。文章指出，lastClose是tick级别特有的字段，表示前一日收盘价；而preClose是1m、5m、1d等级别的字段，表示前一个周期的收盘价。提供了两种解决方案：1）使用tick级别获取lastClose字段；2）使用1d级别获取当天的preClose字段。同时通过代码示例展示了不同时间级别下获取的数据差异，帮助用户正确理解和使用这些字段。

本文介绍了一个将Excel文件转换为YAML格式的工具函数。该工具需要安装pandas和pyyaml库，主要功能包括：读取Excel表格数据，处理空值和日期格式，并将结构化数据输出为YAML文件。核心函数excel_to_yaml()接收Excel路径、输出YAML路径和可选表名参数，通过pandas读取数据后转换为字典列表，最后使用yaml.dump()写入文件。该工具可方便地将表格数据转换为更适合配置使用的YAML格式。

使用pip install psycopg2-binary可以快速安装PostgreSQL数据库的Python适配器。这个二进制包包含了预编译的库文件，相比标准版安装更简便，无需单独配置编译环境。适合开发测试或快速部署场景。

本文介绍了使用Python进行RSA公钥加密的完整流程。首先通过cryptography库生成2048位的RSA密钥对（公钥存为my_public_key.pem，私钥存为my_private_key.pem并使用密码"my_secret_password"加密）。接着演示了公钥加密过程：随机生成明文消息，用OAEP填充模式加密后保存为二进制文件。最后展示私钥解密过程：用密码加载加密私钥，解密二进制密文并还原原始消息。整个流程包含了密钥生成、数据加密和解密的完整实现

Windows配置cuda，并安装配置Pytorch-GPU版本

在上面的逻辑中，回调函数执行了一个具体的操作（value+1），而中间函数对这个操作的调用和结果都进行了记录，而在使用的时候，我们看到的是main函数。这是回调函数一般的逻辑过程。回调函数一般用于对于结果的编程，或是在异步操作中执行，是在一般顺序编程的基础上，外加一个通用的处理模块，让代码更加简洁高效。的具体反馈，给与不同的逻辑，将逻辑都写在。这个函数，这里通过回调就可以根据不同的。

python使用多进程处理字符串格式的待执行函数及参数

【代码】python解析字符串为可执行的函数，并指定参数。

【代码】pandas将dataframe展开/拉伸成一个series。

【代码】在dolphinDB上直接保存一个dataframe为分布式数据表。

【代码】使用python读取dolphinDB数据表的列名称。

使用python在dolphinDB上运行SQL

【代码】解决使用命令行运行python找不到根目录，无法import各个模块。

渐变背景色可以通过设置实现。

在上一篇Luigi的线性调度文章中，我们知道Task运行的时候：每个任务是否完成有两次判定，即：进行判定(未完成) =》运行def run(self)函数 =》进行判定(完成) =》运行后续的Task；如果第一次判定就完成，则不会执行当前Task的def run(self)函数但是Luigi支持的判定条件只有文件与SQL，在有些情况下（尤其是定时任务），我们希望它梳理并运行整个拓扑，而不是根据判定去决定是否运行，因此本文来解决这个问题，让我们能够直接运行Task。

Luigi是一个上手很快的框架，用几个小时就可以学到足以应付常规多模块多任务的程序了。

【代码】解决pandas使用to_sql，传入sqlalchemy的create_engine后无法保存数据的问题。

它可以通过python程序的链式调用生成最后的SQL语句，在需要通过判断条件确定要不要添加某些SQL语句的情境下非常方便，通过。写一个封装SQL的工具会非常方便，但是弊端就是需要先想好生成的SQL语句。它无法在不清楚SQL语句的前提下实现结果。

apscheduler可以通过添加监听器，得到定时任务的反馈。监听会监听到的是，进入常量描述事件类。

pandas在使用to_sql()保存数据到数据表中，Mysql会将bool类型的数据转为tinyint类型，比如：此时数据表字段的类型为：这样就可以在读取出数据之后，将指定的这两列bool_true与bool_false转为bool布尔类型的数据。

在实际的运算中，可以都转为UTC时间再计算。都表示：东八区 +8，相当于中国标准时区。这里我们使用一个辅助的库。任意时间直接转UTC时间。

修改原来的方法：datetime(2024, 1, 1, tzinfo=timezone("Asia/Shanghai"))为：datetime(2024, 1, 1,tzinfo=timezone("ETC/GMT-8"))

通过一种规范的测试方法，可以帮助我们在修改程序后能够快速的检测一些bug，使用unittest。

【代码】pandas剔除带时区的数据。

使用pandas读写数据库的方法（以Mysql为例）如下：读取数据库读取数据库read_sql()在读取的时候容易报错，有几个要点：1. 首先导入，然后以的形式传入第一个参数2. 在第二个参数需要使用。

这个库可以将dataframe的表格转换为图片格式，比起数字，图片的格式在手机上会更清晰的看清楚数据及对应行列。

【代码】pandas保存style到excel文件中。

使用pycharm的格式化时，不知道点了哪个导致未引用的import被自动删除。