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如何在python中使用loop高效地进行特征工程?
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<p>我正在努力做到以下几点:</p> <pre><code>df['SR1'] = df['Open'].pct_change(1) df['SR2'] = df['Open'].pct_change(2) df['SR3'] = df['Open'].pct_change(3) df['SR4'] = df['Open'].pct_change(4) df['SR5'] = df['Open'].pct_change(5) df['SR6'] = df['Open'].pct_change(6) df['SR7'] = df['Open'].pct_change(7) df['SR8'] = df['Open'].pct_change(8) df['SR9'] = df['Open'].pct_change(9) df['SR10'] = df['Open'].pct_change(10) df['SR11'] = df['Open'].pct_change(11) df['SR12'] = df['Open'].pct_change(12) df['SR13'] = df['Open'].pct_change(13) df['SR14'] = df['Open'].pct_change(14) df['SR15'] = df['Open'].pct_change(15) df['SR16'] = df['Open'].pct_change(16) df['SR17'] = df['Open'].pct_change(17) df['SR18'] = df['Open'].pct_change(18) df['SR19'] = df['Open'].pct_change(19) df['SR20'] = df['Open'].pct_change(20) df['SR30'] = df['Open'].pct_change(30) df['SR50'] = df['Open'].pct_change(50) df['SR70'] = df['Open'].pct_change(70) df['SR90'] = df['Open'].pct_change(90) df['SR110'] = df['Open'].pct_change(110) df['SR130'] = df['Open'].pct_change(130) df['SR150'] = df['Open'].pct_change(150) df['SR170'] = df['Open'].pct_change(170) df['SR190'] = df['Open'].pct_change(190) df['SR210'] = df['Open'].pct_change(210) df['SR230'] = df['Open'].pct_change(230) df['SR250'] = df['Open'].pct_change(250) </code></pre> <p>它看起来既愚蠢又低效。有没有什么很酷的方法来创建一个函数来循环这个过程?我就是没办法把数字放在pct\u change()的括号里。你知道吗</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>也许吧</p> <pre><code>for n in numbers: df['SR'+str(n)] = df['Open'].pct_change(n) </code></pre> <p>包含所有要处理的索引的<code>numbers</code>。你知道吗</p>
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