财务大数据比赛代码例子

这篇博客分享了财务大数据竞赛的代码实例,包括使用pip安装国内源、数据排序与提取、无乱码存储财务报表、图表绘制如柱状图和饼状图,以及如何设置横坐标为日期格式和获取特定季度数据进行分析。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

pip安装国内源

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gevent

判分关键字

tushare,import,savefig,figure,get_k_data,figsize,plot,index

排序

import tushare as ts                          #财经数据接口
stock1 = ts.get_hist_data('002508','2016-01-01','2017-12-31',ktype='M')
print(stock1.sort_values(axis = 0,ascending = True,by=['date'])) #axis=0表示按列排序
print(stock1['close'])#获得某一列

loc iloc 提取数据
详细:https://blog.youkuaiyun.com/w_weiying/article/details/81411257

import tushare as ts
data=ts.get_k_data('000425',start='2016-01-01',end='2017-12-31',ktype='M')
print(data)
print(data.loc[2:4,'open':'high'])
print(data.iloc[[4,5,6,7],[2,3,4]])

get_profit_statement无乱码存储

data=ts.get_profit_statement('000425')
print(data)
data.to_csv('1.csv',encoding='utf_8_sig')

画图例子

import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

fhdata=ts.get_hist_data('600498',start='2017-01-01',end='2017-12-31',ktype='M')
szdata=ts.get_hist_data('sh'
AliDMCompetition 阿里巴巴大数据竞赛(http://102.alibaba.com/competition/addDiscovery/index.htm ) 数据说明 提供的原始文件有约4M左右,涉及1千多天猫用户,几千个天猫品牌,总共10万多条的行为记录。 用户4种行为类型(Type)对应代码分别为: 点击:0 购买:1 收藏:2 购物车:3 提交格式 参赛者将预测的用户存入文本文件中,格式如下: user_id \t brand_id , brand_id , brand_id \n 上传的结果文件名字不限(20字以内),文件必须为txt格式。 预测结果 真实购买记录一共有3526条 TODO 注意调整正负样本比例 在LR的基础上做RawLR。按照天猫内部的思路来。 在LR的基础上做MRLR,样本提取要更加合理。 在UserCF和ItemCF上加上时间因子的影响。 利用UserCF做好的用户聚类、ItemCF做好的品牌聚类来做细化的LR,或者在聚类 上做LFM 在ItemCF的思路上挖掘频繁项集/购买模式,如购买品牌A和商品后往往会购买 品牌B的商品 LFM 数据集特征 某一商品在购买前的一段时间内会出现量点击次数,购买完成后的一段时间内也会出现量点击次数 用户在本月有过行为的商品极少出现在下个月的购买列表里 根据观察推断:用户浏览商品的行为可分为两类: 无目的浏览,可能会在浏览过程中对某些中意的商品进行购买,数据表现为有量点击次数<=2的行为记录,但很少有购买行为 有目的的查找商品,可能是事先有需求的情况,数据表现为一段时间内点击商品数很少, 但点击过的商品多数都进行了购买 参考论文 See https://www.google.com.hk/search?q=data+mining+time+series&ie=utf-8&oe=utf-8&aq=t for more. Chapter 1 MINING TIME SERIES DATA - ResearchGate 模型列表 LR(model=LinearSVC(C=10, loss='l1'), alpha=0.7, degree=1) | TOTAL VISITED BOUGHT FAVO CART NEW | Pred # 1438 1436 626 71 12 | % 100% 99.861% 43.533% 4.937% 0.834% | Real # 1311 250 89 10 1 | % 100% 19.069% 6.789% 0.763% 0.076% Hit # 76 Precision 5.285118% Recall 5.797101% F1 Score 5.529283% LR(model=LogisticRegression(penalty='l1'), alpha=0.7, degree=1) | TOTAL VISITED BOUGHT FAVO CART NEW | Pred # 1472 1470 615 68 14 | % 100% 99.864% 41.780% 4.620% 0.951% | Real # 1311 250 89 10 1 | % 100% 19.069% 6.789% 0.763% 0.076% Hit # 74 Precision 5.027174% Recall 5.644546% F1 Score 5.318002% 这个模型在数据变成2次后,Precision ~ 16%,同时F1 ~ 3% LR(model=Perceptron(penalty='l1'), alpha=0.7, degree=1) | TOTAL VISITED BOUGHT FAVO CART NEW | Pred # 3145 3140 1023 130 26 | % 100% 99.841% 32.528% 4.134% 0.827% | Real # 1311 250 89 10 1 | % 100% 19.069% 6.789% 0.763% 0.076% Hit # 113 Precis
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