帝国实验室Zoltar实用程序包。
zoltp的Python项目详细描述
#佐尔泰 与zoltarhttps://github.com/reichlab/forecast-repository接口的python模块
##安装要求 -[Python3.6]（https://www.python.org/downloads/release/python-360/） -[pipenv]（https://pipenv.readthedocs.io/en/latest/）用于管理包-请参阅pipfile -[单击]（https://click.palletsprojects.com/en/7.x/）-用于演示应用程序处理参数 -[pandas]（https://pandas.pydata.org/）-用于dataframe函数 -[请求]（http://docs.python-requests.org/en/v2.7.0/user/install/） -[numpy]（https://pypi.org/project/numpy/）
##安装 zoltpy托管在python包索引（pypi.org）上，python包索引是python模块的存储库https://pypi.org/project/zoltpy/。
使用以下命令安装zoltpy： ` pip install zoltpy `
##一次性配置 在使用此模块之前，用户必须将zoltar用户名和密码添加到其计算机上的环境变量中。
###对于Mac/Unix ` cd ~ nano .bash_profile ` 将以下内容添加到bash_配置文件中： ` export Z_USERNAME=<your zoltar username> export Z_PASSWORD=<your zoltar password> ` 完成后，按ctrl+o，enter，然后按ctrl+x保存并退出。
然后输入命令： ` source ~/.bash_profile ` 要确保环境变量配置正确，请运行此命令并检查z_用户名和z_密码： ` printenv `
###对于PC 在命令提示符下，运行以下命令： ` set Z_USERNAME="<your zoltar username>" set Z_PASSWORD="<your zoltar password>" `
##用法 zoltpy是一个python模块，它与帝国实验室的预测存储库zoltar通信。要导入zoltpy函数，请在安装包后运行以下命令： ` import zoltpy as zp `
###Zoltpy目前有5个关键功能： 1）[打印项目（）]（打印项目名称）-打印项目名称 2）[打印模型（项目名称）]（打印模型名称）-打印指定项目的模型名称 3）[删除预测（项目名称，模型名称，时间零点）]（删除预测）-从zoltar删除预测 4）[上传预测（项目名称，模型名称，时间零点日期，预测文件）]（“上传预测”-上传预测到zoltar 5）[forecast_to_dataframe（project_name，model_name，timezero_date）]（return-forecast-as-a-pandas-dataframe）-将预测返回为pandas dataframe
####打印项目名称 此函数返回您有权在zoltar中查看的项目名称。 ` zp.print_projects() `
####打印模型名称 给定一个项目，此函数打印该项目中的模型。 ` zp.print_models(project_name = 'My Project') `
####删除预测 删除指定模型和时间零点的单个预测。 ` zp.delete_forecast(project_name='My Project', model_name='My Model', timezero_date='YYYYMMDD') ` 例子： ` zp.delete_forecast('Impetus Province Forecasts','gam_lag1_tops3','20181203') `
####上载预测 ` zp.upload_forecast(project_name='My Project', model_name='My Model', timezero_date='YYYYMMDD','C:\\Users\\house\\Desktop\\20181203-gam_lag1_tops3-20190114.csv') `
示例： ` zp.upload_forecast('Impetus Province Forecasts','gam_lag1_tops3','20181203','C:\\Users\\house\\Desktop\\20181203-gam_lag1_tops3-20190114.csv') `
####作为pandas数据框架的收益预测 例子： ` zp.forecast_to_dataframe('Impetus Province Forecasts','gam_lag1_tops3','20181203') `
欢迎加入QQ群-->： 979659372
