Aktywne Wpisy
Zawiera treści 18+
Ta treść została oznaczona jako materiał kontrowersyjny lub dla dorosłych.
Dlaczego faceci muszą być tacy agresywni, bez emocji, empatii i człowieczeństwa? Zero ludzkich odruchów, tylko maszyny, którym nadrzędnym celem jest zarabiać hajs, bo nie liczy się dla nich być, tylko mieć, i to nie dla siebie, ale by pokazać się innym, że jest lepszy. Pieprzony wyścig szczurów. Na co to komu? Rywalizacja w imię czego? Tylko coraz lepszy telewizor, samochód, zamiast skupić się na budowaniu szczęścia na rzeczach niematerialnych.
Trudno dziś przez
Trudno dziś przez
Powiedzmy, że chcę generować dane finansowe dotyczące spółek giełdowych. Ponieważ cena akcji podawana jest codziennie a raporty dotyczące zadłużenia, zysków, czy wartości księgowej rzadziej (na przykład kwartalnie), wydaje mi się że optymalne jest rozdzielenie tych dwóch danych na dwie różne tabele:
- OHLC za każdy dzień
- Snapshot pokazujący dane finansowe z raportu za dany okres (np. pierwszy kwartał 2021)
Czy jest jakaś mądra - istniejąca już w pandas - metoda pozwalająca na zgrabne łączenie tych danych w jednym dataframe, czy muszę użyć apply() i napisać swoją (mniej wydajną) funkcję?
#datascience #pandas #python
Chyba, że nie to chcesz osiągnąć?
Inna sprawa, że jeśli potrzebujesz jakichś wskaźników do wyliczenia to co powstrzymuje Cię, żeby pracować na 2 różnych obiektach (dataframe)?
@Mr_NiceGuy: Odpowiedź brzmi - prawdopodobnie tak. Natomiast dopóki nie napiszesz konkretnie, co chcesz łączyć i na jakiej logice, prawdziwej odpowiedzi nie da się udzielić. Sprawdź df.merge i napisz czy spełnia twoje potrzeby, a jeżeli nie, to już opisz konkretnie (jakie masz kolumny dimensions/measures, co ma być kluczem itd.)
Mam tabelę zawierającą ceny akcji i żeby nie duplikować wszystkich danych finansowych z raportu - osobną tabelę z danymi finansowymi. Celem jest skonstruowanie wykresu z wybranym wskaźnikiem tak, aby dla każdej daty brana była wartość z danego kwartału.
Można by w sumie to skleić obliczając sobie datę pierwszego dnia danego kwartału tylko zastanawiam się czy nie ma lepszego i bardziej optymalnego rozwiązania już istniejącego (albo w ogóle lepszej
No i ta ostatnia kolumna na koniec. Zobacz w ten sposób. btw. Underscore psuje formatowanie, tam jest left-on i right-on, _ zamiast -. Format kolumn po których mergujesz musi się zgadzać ofc, ale to pandasy powinny sparsować automatycznie do datetime AFAIK.