提示词 现在有一个DataFrame，其中一列是股票的每日收盘价，我希望用Cufflinks和Plotly绘制交互式图表，请给出示例代码。 答案 # 安装必要库（如未安装） # pip install cufflinks plotly pandas import pandas as pd imp

提示词 # 创建包含2行子图的图像 fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, dpi=300, sharex=True) # 在第一个子图中绘制 '收盘' 列 df['收盘'].plot(ax=axes[0], title='收盘价') # 在第二个子

提示词 现在我有2022年的CPI月度数据，但1月份的数据是空值，需要进行向后填充，请给出示例代码。 答案 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成示例数据（假设日期索引为每月最后一天）

提示词 现在我有2022年的CPI月度数据，但1月份的数据是空值，需要进行向后填充，请给出示例代码。 答案 import pandas as pd import numpy as np # 创建示例数据（假设日期为每月最后一天） dates = pd.date_range(start='2022

提示词 import pandas as pd import numpy as np # 读取历史行情数据 df = pd.read_excel('2-1.xlsx') # 保留要用的字段 df = df[['日期', '收盘']] # 转换日期格式并设为index df['日期'] = pd

提示词 #Python代码 #读取我们要用的历史行情数据文件 df = pd.read_excel('2-1.xlsx') #保留要用的字段 df = df[['日期', '收盘']] #转换日期格式并设为index df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) df.

提示词 我们现在有一个DataFrame，以日期为index，第一列是某股票的收盘价，第二列是CPI数据，我需要计算出股价的收益，再使用CPI数据计算通货膨胀率，最后进行通货膨胀调整，清给出示例代码。 答案 import pandas as pd import numpy as np # 创建示

提示词 我们已经有了一整年的价格数据，数据类型为DataFrame。每日收盘价格存储在“收盘”字段中，请给出使用Python计算每日对数收益的示例代码。 答案 import pandas as pd import numpy as np # 示例数据准备（实际使用时可替换为真实数据） data =

提示词 我们已经有了一整年的价格数据，数据类型为DataFrame。每日收盘价格存储在“收盘”字段中，请给出使用Python计算每日简单收益的示例代码。 答案 import pandas as pd # 示例数据准备（实际使用时可省略） data = { '日期': ['2023-01-0

python代码总是提示连接错误，清除代理就可以，详见以下步骤 如果你想要临时禁用系统代理设置，可以使用以下方法： import os import requests # 获取当前的环境变量 proxy_env_vars = {'HTTP_PROXY', 'HTTPS_PROXY', 'http_