开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

需要包含100万个股票数据的pandas优化代码

pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了高效、灵活的数据结构和数据分析工具，适用于处理和分析大规模数据集。对于包含100万个股票数据的pandas优化代码，可以采取以下几个方面的优化措施：

数据结构选择：在处理大规模数据集时，选择合适的数据结构非常重要。pandas提供了多种数据结构，如Series和DataFrame。对于包含100万个股票数据的情况，使用DataFrame是更合适的选择，因为它可以将数据以表格形式组织，方便进行数据操作和分析。
内存优化：对于大规模数据集，内存的使用是一个关键问题。可以通过以下几种方式来优化内存的使用：
- 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减少内存的占用。例如，将整数类型的列转换为更小的整数类型（如int32）或无符号整数类型（如uint32）。
- 分块处理数据：将数据分成多个较小的块进行处理，可以减少内存的占用。可以使用pandas的分块读取功能（如read_csv的chunksize参数）来实现。
- 删除不必要的列：如果某些列对于分析任务没有用处，可以将其删除，从而减少内存的占用。

并行计算：利用多核处理器的并行计算能力可以加速数据处理过程。pandas提供了多线程和多进程的并行计算功能，可以通过设置相关参数来实现。
使用向量化操作：pandas支持向量化操作，即对整个数据集进行操作，而不是逐个元素进行操作。向量化操作可以提高代码的执行效率。
使用适当的索引：在处理大规模数据集时，使用适当的索引可以加快数据的访问和查询速度。可以使用pandas的索引功能（如set_index）来设置合适的索引。
使用内置函数和方法：pandas提供了许多内置的函数和方法，它们经过优化，可以提高代码的执行效率。在编写代码时，尽量使用这些内置函数和方法，而不是自己编写循环等操作。

综上所述，对于包含100万个股票数据的pandas优化代码，可以采取以上的优化措施来提高代码的执行效率和内存的利用率。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发（移动推送、移动分析等）：https://cloud.tencent.com/product/mobile
腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙（Tencent XR）：https://cloud.tencent.com/product/xr

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

QuantML | 使用财务情绪与量价数据预测稳健的投资组合（附代码）

作为数据准备的一部分，我们还为每个CIK生成了10-K和10-Q文件的CikList列表映射文件，其中包含日期，SEC类型，文件名，CIK和股票代码。...来自QuandlAPI的OHLC数据通过Python Stocker模块，可以轻松获取每个股票的Pandas dataframe格式的OHLC数据。...我们通过特征工程，开始使用所有300个股票数据训练一个模型，如下：使用90天窗口构建每个股票的pandas dataframe，如图1所示。设置缩放器，将每个股票价格分别缩放到0到1之间。...图3：每个股票的级联OHLC数据每个图层表示使用图1中所示的方法窗口化的一个股票代码的数据集。由于硬件资源的限制，我们未能使用所有300只股票数据训练模型，并且最终不得不将其限制为前50种股票。...因此，需要将它们映射到每只股票的每日OHLC数据。我们通过将90天OHLC数据视为一个季度并且每一行复制前一季度的情绪分数。

2.1K3 0

pyecharts-3-绘制K线图

自己的理解就是根据每个股每天的：开盘价、最低价、最高价和收盘价绘制的一种走势图线，从中找出个股的规律 pyecharts格式官网上数据的格式：每天的数据在一个列表全部的数据组成一个新的大列表 from...时间转化在pyecharts中绘制K线图的时候，时间格式使用的是年-月-日的格式，所以需要先对上面的数据进行处理。...将股票代码和证券交易所的代号分开 ?...个股数据量查看每个股在规定时间范围内的数据量 stock_list = df_stock['code'].value_counts().reset_index().rename(columns={'index...000001-demo 以深证的000001股票为例绘制K线图，下图为数据量： ?

3.5K2 0

【手把手教你】搭建自己的量化分析数据库

psycopg2 是 Python 连接PostgreSQL数据库的接口，sqlalchemy 应用更广泛，可连接数据库（MySQL, SQLite, PostgreSQL），尤其是对于 pandas...，获取最新交易日的代码。...='stock_data'#数据下载和存入数据库 update_sql(start,end,db_name) #使用pandas的read_sql读取数据 df_all_data=pd.read_sql...,t3) 结合选股策略对数据库进行查询和提取数据： #筛选代码 #获取当前交易的股票代码和名称 def get_new_code(date): #获取当前所有交易股票代码 df0 =...对选出的股票日K线、20日均线、成交量、买入（buy）和卖出（sell）信号进行可视化，下面以002790.和300573股票的K线图为例。

3.4K2 0

Python——量化分析介绍（十一）

#爬取财报数据 ├──util # 公用程序 │ ├── __init__.py │ ├── stock_util.py#获取股票交易日期、前一交易日日期、股票代码...讲一下最后这节的干货吧：stock_pool_strategy.py #股票池策略及效果演示其实就是包含一个策略：选出pe在0—30之间的100只个股，7个交易日做一次调仓，持有股票全部以调仓日收盘价为准...接着就是这100只股票收益率累加求均值，其实是包含了一个按资金大小进行均仓的策略。...这个是运行stock_pool('2018-01-01', '2019-07-28')的时候一个股票池情况而运行evaluate_stock_pool()的结果是这个样子： ?...总之，要做一个量化分析的项目，需要花费大量的精力时间去建模，不断的修正完善，有很多问题要实战起来，才会发现，哇靠，这么复杂！！！至于，沪深300与策略收益曲线对比图呢，一把辛酸泪？！

1.3K2 0

用Python搭建一个股票舆情分析系统

import pandas as pd from lxml import etree from aip import AipNlp 2 代码实现 1、获取新闻数据首先，我们需要通过金融界（http...,ggxw.shtml 如600381股票的新闻资讯如下图所示：需要注意的是，当获取后面几页的新闻时，其接口需要加一个后缀，形式如下： http://stock.jrj.com.cn/share,600381...然后将每个股票的代码拼接到api中，然后调用parse_pages()函数用于爬取该api下网页中的数据。...其中需要先获取每一页新闻数据的总的页数，然后针对每一页拼接对应的api接口，最后再对每一页的新闻数据进行下载。...之后读取包含每个股票的所有新闻的文件，其中每一行表示一个新闻标题。

2.7K3 0

用Python实现交互式股市大盘指数查询与个股股价显示端

准备工作在开始之前，需要做好准备工作，我们需要安装一些必要的Python库，主要包括requests（用于发送HTTP请求）、json（用于处理JSON数据）、pandas（用于数据处理和展示）和tabulate...（用于在shell端展示数据），这里主要使用以下命令进行安装： pip install requests json pandas tabulate 另外，我们还需要获取一个可用的股票数据API，在本例中我们将使用阿里云的股票数据...API来获取指定股票的实时数据，需要注意的是，如果你要使用这个函数，你需要将api_key替换为你自己的API密钥，并将stock_code替换为你要查询的个股代码，比如股票代码为600519的贵州茅台...，需要你将YOUR_API_KEY替换为你自己的股票数据API密钥，在运行代码之后，你就会看到大盘指数数据和个股股价数据以表格的形式展示在shell端。...（注意：这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求对代码进行扩展和优化，但是在实际开发应用中，还需要考虑异常处理、用户输入验证等方面的问题。）

4784 3

Python: 从新闻中快速搜索特定股票名称

其中stock是股票名, news是对应的股票名所在的新闻标题，news_id是对应的新闻 ID。需要注意，对于同一个股票名，我们可能会成功匹配多条新闻。...我们的数据集包括25 万条新闻标题，需要在每条标题中搜索 3600 个可能的股票名称。在大猫的 Intel 十代 i7 移动版 CPU 上，只花费了 17 秒。...比如“平安银行和中国人寿公布第三季度财报”这则标题，代码能够识别出“平安银行”和“中国人寿”两个股票。...皖新传媒 57467518 金色阳光新股快车—1月5日申购版（赛象科技、奥普光电、皖新传媒） 3 rows × 3 columns 从上面的结果可以看到，对于news_id=57467518这则新闻标题，代码成功识别了它里面包含的三个股票...正则表达式的匹配是非常快的，即使我们这次匹配的是“所有”股票而不是“出现的第一个股票”，代码也只多跑了 3 秒。

8761 0

【python量化】用python搭建一个股票舆情分析系统

import pandas as pd from lxml import etree from aip import AipNlp 2 代码实现 1、获取新闻数据首先，我们需要通过金融界（http:...,ggxw.shtml 如600381股票的新闻资讯如下图所示：需要注意的是，当获取后面几页的新闻时，其接口需要加一个后缀，形式如下： http://stock.jrj.com.cn/share,600381...然后将每个股票的代码拼接到api中，然后调用parse_pages()函数用于爬取该api下网页中的数据。...其中需要先获取每一页新闻数据的总的页数，然后针对每一页拼接对应的api接口，最后再对每一页的新闻数据进行下载。...之后读取包含每个股票的所有新闻的文件，其中每一行表示一个新闻标题。

1.3K5 0

python舆情系统开发_什么是舆情

import AipNlp 2、代码实现 1、获取新闻数据首先，我们需要通过金融界（http://stock.jrj.com.cn/share）的网站爬取股票的新闻信息。...,ggxw.shtml 如600381股票的新闻资讯如下图所示：需要注意的是，当获取后面几页的新闻时，其接口需要加一个后缀，形式如下： http://stock.jrj.com.cn/share,...然后将每个股票的代码拼接到api中，然后调用parse_pages()函数用于爬取该api下网页中的数据。...其中需要先获取每一页新闻数据的总的页数，然后针对每一页拼接对应的api接口，最后再对每一页的新闻数据进行下载。...之后读取包含每个股票的所有新闻的文件，其中每一行表示一个新闻标题。

1.3K2 0

白鹭张晨樱：认知的边界，另类的独特

相对应的其他数据就统称为另类数据。通常来说，另类数据主要包含以下四种：个人产生的数据、由业务流程产生的数据、传感器产生的数据和第三方数据。...举例来说，现在大家对个股因子挖掘都比较充分了，都转而关注股票之间的关系，这方面最表面的比如说同行业间股票的对比，深层一点的比如说大小票之间的、交易活跃的票和不活跃的票之间的lead-lag关系，或者说产业上下游之间的关系...整合完数据之后，需要挖掘股票之间的关系并构造对应的知识图谱，其中包括关系的指向方向（单向或者双向）、强弱、动态变化等等，进一步去研究影响这些关系的因素，以及如何利用股票间关系预测个股收益，这时候图神经网络就是个很适合的工具...但图神经网络的效果会受限于知识图谱的有效性，同时在训练中也有着更多的参数要调整优化。...，在训练中也有着更多的参数要调整优化。

6181 0

使用 pandas处理股票数据并作分析

我们先看一下某个股票的数据长什么样：（提示：由于平台原因，文章代码及数据格式会有错乱，如想详细学习请翻看原文： http://www.jianshu.com/p/1f1d4952669c ） import...按照上述方法，可以把一个股票几年的数据合并起来，生成一个包含所有年份的历史日交易数据。...填充股票数据时有个要求，我们把缺失的价格数据用前一个交易日的数据来填充，但交易量需要填充为 0。...选定数据这里涉及到用日期对数据进行分片的技术，我们需要选择指定日期及之前一段时间内的数据。...这部分代码可参阅 stock.py 里的 recent_ripples 函数。为什么要用 pandas 玩转股票数据答案应该已经比较明显了，虽然很多数据股票软件里都有。

5K7 0

股票历史数据获取

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...目录一、编程环境准备第一步：安装Anaconda3 第二步：安装工具包Pandas、tushare 第三步：查看Pandas、tushare版本二、股票历史行情数据提取 2.1获取近3年个股日线交易数据...二、股票历史行情数据提取 2.1获取近3年个股日线交易数据通过参数设置获取日k线、周k线、月k线，以及5分钟、15分钟、30分钟和60分钟k线数据。...本接口只能获取近3年的日线数据，适合搭配均线数据进行选股和分析。...2.1.1 个股交易接口函数get_hist_data() （1）函数名称:get_hist_data() （2）参数说明 code：股票代码，即6位数字代码，或者指数代码（sh=上证指数，sz=深圳成指

1.4K3 0

基于深度强化学习的股票交易策略框架（代码+文档）

强化学习环境的组成部分： Action 操作空间允许agent与环境交互的操作。一般情况下，a∈a包含三个动作：a∈{−1,0,1}，其中−1,0,1表示卖出、持有和买入。...本案例只研究单只股票，数据来自雅虎财经API。数据包含开高低收和成交量。...同时，一个动作可以对多个股份进行。我们使用一个动作空间{-k,…,- 1,0,1,…,k}，其中k表示需要买入的股份数量，-k表示需要卖出的股份数量。...连续动作空间需要归一化到[- 1,1]，因为策略是在高斯分布上定义的，需要归一化和对称。在本文中，我们将k=200设置为AAPL的整个操作空间为：200*2+1=401。...FinRL为单一股票交易环境提供一个类：获取完整代码，见文末 class SingleStockEnv(gym.Env): """A single stock trading environment

9.3K17 8

链游开发：区块链量化软件开发

区块链量化买卖系统建造、区块链量化买卖渠道开发、区块链量化买卖APP软件定制、区块链量化买卖渠道源代码树立、买卖所量化渠道、区块链量化软件开发技能；量化战略: 买卖中的战略是最中心的内容，好的买卖战略是极其有益的...能够自动执行，也能够手动执行；量化战略处理需要考虑的要素主要包含以下几个方面: 1.股票挑选量化选股就是用量化的办法挑选一个确认的出资组合，希望这样的出资组合能够取得逾越大盘的出资收益。...3职位管理仓位管理是在用户决定出资一个股票√票组合时，决定如何分批出场，如何止盈止损的技能。...4.止盈止损止盈，即在获利时及时卖出，取得利润；止损，在√票亏损的时分及时卖出√票，避免更大的丢失。及时止盈止损是取得安稳收益的有效途径。经过上面的介绍，能够对量化战略有必定的了解。...区块链量化软件: 区块链是分布式共享账本和数据库，具有去中心化、不可篡改、全程可追溯、可追溯、揭露通明等特色。

1.4K2 0

（附代码）

我们决定使用IEX的数据是因为它返回的数据集有一定格式且方便处理。导入一系列股票代码和一个导出价格的起始日期，函数将返回一个数据集，这个数据集包含一个特定的日期范围内个股每日的收盘价。...提供一系列股票代码和回测的时间间隔，这个函数会返回一个个股报告日期的数据集。以下是另一个使用Apple的例子： ?...接下来我们使用pandas groupby函数来将股票代码分组，因为我们想要对个股分别计算移动平均值。...为了结合移动平均值和重大事件的数据集，我们需要做的是将个股与日期结合，来获得每一个重大事件发生日的移动平均值。...因此，我们需要能够去掉我们的事件数据集中跟踪价格数据少于19个交易日的数据。为了达到这个目的，我们在个股的价格数据的基础上找到了最大日期，并检验了对应的时间间隔是否少于19个交易日。 ?

1.6K3 0

Python金融大数据分析-PCA分析

1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数，map()是Series数据类型的函数。...2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。...先上点代码 import pandas as pd import pandas.io.data as web import numpy as np np.random.seed(1000) import...MRK.DE','MUV2.DE','RWE.DE','SAP.DE','SDF.DE', 'SIE.DE','TKA.DE','VOW3.DE','^GDAXI']#DAX30指数各个股票的代码以及德国...30指数代码，共31个数据列 data = pd.DataFrame() for sym in symbols:#获取数据 data[sym] = web.DataReader(sym,data_source

1.6K4 0

【手把手教你】使用pyfinance进行证券收益分析

顾名思义，pyfinance是为投资管理和证券收益分析而构建的Python分析包，主要是对面向定量金融的现有包进行补充，如pyfolio和pandas等。...pyfinance包含六个模块， datasets.py ：金融数据下载（基于request进行数据爬虫，有些数据由于外网受限已经无法下载）； general.py：通用财务计算，例如主动份额计算，收益分配近似值和跟踪误差优化...下面以tushare为数据接口，先定义一个数据获取函数，在函数里对收益率数据使用TSeries进行转换，之后便可以直接使用TSeries类的相关函数。...04 基准比较指标基准比较指标是需要指定一个基准（benchmark），如将沪深300指数作为中国平安个股的基准进行比较分析。...实际上，pyfinance的returns模块是对pandas的Series类进行了扩展，从而支持证券投资收益分析和绩效评价。

2.1K2 2

组合优化神器：Riskfolio-Lib（附代码）

业界常用的凸优化的求解工具包有CVXPY及CVXOPT。但这两款工具包并不是专门针对投资组合优化的，在求解过程中还需要将组合优化的问题转化为对应的优化问题。...今天我们介绍的Riskfolio-Lib是专门针对投资组合优化的工具包，其构建于CVXPY之上（其实CVXPY也用到了CVXOPT的求解器），并于Pandas紧密结合。...如果需要跑通项目中的example，还需要安装yfinance，这是一个从雅虎获取财经数据的工具库。...均值方差组合优化我们以最简单的均值-方差组合优化介绍Riskfolio的使用方法，首先使用是准备数据，我们用yfinance获取数据： import numpy as np import pandas...-因子暴露约束因子模型的组合优化中，我们常常会对组合有因子暴露的约束，项目中给的例子是已知因子组合的收益，因子暴露未知，所以首先需要通过因子收益与股票收益的回归，求解每个股票的因子暴露，具体我们看代码

4.6K3 0

轻松应对并发问题，简易的火车票售票系统，第一步 —业务分析

吹牛先打草稿让我们来首先界定一个这个简易的火车售票系统所需要实现的业务边界和系统性能要求。业务边界该系统仅包含车票的余票管理部分。即查询剩余座位，下单买票减座。...单元测试用例可以通过以下链接来查看关于以上算法的代码实现： Github Gitee 将同一车次上的所有座位的余票情况设计为一个 Claptrap - TrainGran 该 Claptrap 的 State...集合包含了所有可能的起终点的余票情况。...例如，根据上文，如果该车次经过 34 个地点，则该字典包含有 561 个键值对基于以上的数据结构，只需要在每次 SeatGrain 完成下单后，将对应的信息同步到该 Grain 即可。...——Newbe.Claptrap 框架水平扩展实验谈反应式编程在服务端中的应用，数据库操作优化，从 20 秒到 0.5 秒谈反应式编程在服务端中的应用，数据库操作优化，提速 Upsert docker-mcr

1.2K0 0

R练习50题 - 第一期

数据集预览所有50道练习题都基于同一个股票价格数据集而设计。...虽然具有明显的金融背景，但是它和其他学科所遇到的数据集是相通的：在我们的数据集中，每个股票代码symbol和日期date的组合都决定了唯一的一个观测，相当于数据集的key，这种由“横截面”与“时间序列”...值得说明的有一下几点：数据集为“面板数据”：包含多个股票（横截面），而每个股票则有多个按照日期排序的变量（时间序列）股票代码symbol 和日期date共同组成了数据集的key，也即每个唯一的symbol...：成交金额 industry：行业练习1：哪些股票的代码中包含"8"这个数字？...问题分析首先，我们需要把股票代码symbol中包含8的那些观测找出来。我们可以借助与stringr这个字符串处理包。这一步不难，稍微有些挑战的是去重。如果我们不去重，那么我们会得到非常多的重复观测。

2.5K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭