“API Python com preços em tempo real ao vivo” Respostas de código

API Python com preços em tempo real ao vivo

#Conver the dataframe to a numpy array
master_array=np.array(master_df[['Electricity_Price_Transformed_Differenced', 
                                     'Nat_Gas_Price_MCF_Transformed_Differenced']].dropna())
    
#Generate a training and test set for building the model: 95/5 split
training_set = master_array[:int(0.95*(len(master_array)))]
test_set = master_array[int(0.95*(len(master_array))):]
    
#Fit to a VAR model
model = VAR(endog=training_set)
model_fit = model.fit()
#Print a summary of the model results
model_fit.summary()
Famous Fowl

API Python com preços em tempo real ao vivo

#Transform the columns using natural log
master_df['Electricity_Price_Transformed']=np.log(master_df['Electricity_Price'])
master_df['Nat_Gas_Price_MCF_Transformed']=np.log(master_df['Nat_Gas_Price_MCF'])
    
#Difference the data by 1 month
n=1
master_df['Electricity_Price_Transformed_Differenced'] = master_df['Electricity_Price_Transformed'] - master_df['Electricity_Price_Transformed'].shift(n)
master_df['Nat_Gas_Price_MCF_Transformed_Differenced'] = master_df['Nat_Gas_Price_MCF_Transformed'] - master_df['Nat_Gas_Price_MCF_Transformed'].shift(n)
Famous Fowl

Respostas semelhantes a “API Python com preços em tempo real ao vivo”

Perguntas semelhantes a “API Python com preços em tempo real ao vivo”

Mais respostas relacionadas para “API Python com preços em tempo real ao vivo” em Python

Procure respostas de código populares por idioma

Procurar outros idiomas de código