('_abc', '_ast', '_codecs', '_collections', '_functools', '_imp', '_io', '_locale', '_operator', '_signal', '_sre', '_stat', '_string', '_symtable', '_thread', '_tracemalloc', '_warnings', '_weakref', 'atexit', 'builtins', 'errno', 'faulthandler', 'gc', 'i...
def __init__(self,name,code): self.name=name self.code=code def get_stock(self): return (self.name,self.code) s=StockCode('中国平安','601318.SH') s.get_stock() #输出结果:('中国平安', '601318.SH') 静态方法调用 class Codes(object): @staticmethod def get_code(s): if len(s)=...
rangexfrom1to360step1|evaluatepython(//typeof(*, fx:double),// Output schema: append a new fx column to original table``` result = df n = df.shape[0] g = kargs["gain"] f = kargs["cycles"] result["fx"] = g * np.sin(df["x"]/n*2*np.pi*f) ```, bag_pack('gain'...
class TopList(Base):__tablename__ ='top_list'index= Column(Integer, primary_key=True)code = Column(Integer)name = Column(String(120))pchange = Column(String(120))amount = Column(String(120))buy = Column(String(120))sell = Column(String(120))reason = Column(String(120))bratio = Co...
given namespace and table, query database to get corresponding data """ path = 'hive://ads/training_table' namespace = path.split('//')[1].split('/')[0] # 返回'ads' table = path.split('//')[1].split('/')[1] # 返回 'training_table' data = query_data(namespace, table)...
st.table(df) 效果如下 Datafram 的示例 df = pd.DataFrame( np.random.randn(10,5), columns=('第%d列'% (i+1)foriinrange(5)) ) st.dataframe(df.style.highlight_max(axis=0)) 效果如下,可以看到在图示外,有个向下的小箭头,你点一下,就会进行排...
# 定义函数analyze_code，接受一个参数directory，即要分析的目录路径。def analyze_code(directory):# 列出目录中所有以.py结尾的文件，构成一个列表。python_files = [file for file in os.listdir(directory) if file.endswith('.py')]# 如果没有找到Python文件，输出提示信息并返回。if not python_files:pr...
在Python 中,数据类型是区分数据的种类和存储方式的标识符。它定义了数据的取值范围、占用空间大小、可操作特性等。Python 中常见的数据类型包括数字、字符串、列表、元组、集合和字典等。 数据类型在编程中的作用主要有以下几个方面: 内存空间的管理:不同的数据类型需要占用不同的内存空间,因此在内存空间的管理上,数...
今天我要和大家分享一个十分实用的技能——使用Python和Pandas处理网页表格数据。 在我们的日常工作和生活中,经常会遇到需要处理大量数据的情况,而网页表格数据则是其中常见的一种形式。如果我们能够灵活地使用Python和Pandas这两个强大的工具,就能够快速、高效地对这些数据进行处理和分析。
table:普通的表格,用于静态数据的展示 dataframe:高级的表格,可以进行数据的操作,比如排序 Table 的示例 df = pd.DataFrame( np.random.randn(10,5), columns=('第%d列'% (i+1)foriinrange(5)) ) st.table(df) 效果如下 Datafram 的示例 df = pd.DataFrame( ...