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我正在尝试运行以下代码,但出现错误。
line 43, in <module> ups_avg = pd.ewm(ups, span=RSI_N)[-1]
AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'ewm
我正在使用最新的 pandas 模块。请问43号线怎么修?谢谢
from binance.client import Client
import numpy as np
import pandas as pd
import smtplib
import time
import yaml
CONFIG = yaml.load(open('./CONFIG.yml'))
API_KEY = CONFIG['binance_api']['key']
API_SECRET = CONFIG['binance_api']['secret']
user = CONFIG['gmail']['user']
passwd = CONFIG['gmail']['password']
client = Client(API_KEY, API_SECRET)
# against ETH
SYMBOLS = ('ADA', 'ADX', 'BAT', 'BCC', 'DASH', 'EOS', 'IOTA',
'LTC', 'NEO', 'OMG', 'STORJ', 'XLM', 'NANO', 'XRP', 'XVG', 'ZEC')
RSI_N = 14
RSI_THRESHOLD = 8
RUN_INTERVAL_MINS = 30
def send_email(rsi_values):
if len(rsi_values) > 0:
message = '\n'.join('{0:>8} {1:.2f}'.format(symbol, rsi) for (symbol, rsi) in rsi_values)
email_text = 'From: {0}\nTo: {1}\nSubject: Stock Recommendations\n\n{2}'.format(user, user, message)
try:
server = smtplib.SMTP_SSL('smtp.gmail.com', 465)
server.ehlo()
server.login(user, passwd)
server.sendmail(user, user, email_text)
server.close()
except:
pass
while True:
rsi_values = []
for SYMBOL in SYMBOLS:
klines = client.get_historical_klines(SYMBOL + 'ETH', Client.KLINE_INTERVAL_30MINUTE, '{} hours ago UTC'.format((RSI_N + 3) // 2))
closings = np.asarray(klines, dtype=np.float)[-RSI_N - 1:, 4]
diffs = np.diff(closings)
ups = diffs.clip(min=0)
downs = diffs.clip(max=0)
ups_avg = pd.ewma(ups, span=RSI_N)[-1]
downs_avg = -pd.ewma(downs, span=RSI_N)[-1]
rs = ups_avg / downs_avg
rsi = 100 - 100 / (1 + rs)
rsi_values.append((SYMBOL, rsi))
print('\n'.join('{0:>8} {1:.2f}'.format(symbol, rsi) for (symbol, rsi) in rsi_values))
rsi_values = list(filter(lambda x: x[1] < RSI_THRESHOLD, rsi_values))
send_email(rsi_values)
time.sleep(60 * RUN_INTERVAL_MINS)
最佳答案
使用对象 dataframe.ewm().mean()
ups.ewm(span=RSI_N)
Eg.
df = DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]})
df.ewm(com=0.5).mean()
关于python-3.x - Python - 属性错误 : module 'pandas' has no attribute 'ewm' ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51690241/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!