使用：```py.strftime("%Y-%m-%d").values.tolist()```# 示例代码```pyimport pandas as pdtime_index = pd.date_range(start="20200101", periods=4, freq="D")print(time_index.values.tolist()) # 不转换的效果print(time_inde

示例import pandas as pddef print_df(dataframe: pd.DataFrame):print("=================")print(dataframe)if __name__ == '__main__':df = pd.DataFrame([[0, 1, 1],[0, 1, 1],[0, 2, 2],[0, 2, 3]], colum

这个工具函数使用pandas的merge_asof方法实现快速匹配去年同期数据。函数首先将日期列转换为datetime类型并排序，然后创建去年同期日期列（当前日期减1年）。merge_asof以direction="backward"参数进行模糊匹配，查找小于等于目标日期的最近记录。该函数适用于需要分析同比数据的场景，能高效地将当前值与去年同期值进行关联。示例展示了函数如何将2

工具函数：def collect_na_value(dataframe):return dataframe.isna().sum() / dataframe.shape[0] * 100案例import pandas as pddef collect_na_value(dataframe):return dataframe.isna().sum() / dataframe.shape[0] * 1

在Github中我们看到这样的图片，模型参数等都可以通过HuggingFace下载，，参数量越大，对显存的要求更高。

本文介绍了如何调用通义千问AI模型的API。首先需要获取API密钥（格式为"sk-xxxx"），然后在项目中创建.env文件配置密钥。示例代码展示了两种使用方式：1)通过dotenv加载环境变量测试配置；2)调用qwen-plus模型进行对话交互。代码包含异常处理，并提供了模型列表和错误码的参考文档链接。运行程序后即可获得AI模型的响应结果。

本文介绍了使用token连接迅投行情数据库的方法：首先在迅投知识库获取接口token，然后安装xtquant依赖库，通过固定代码模板建立行情连接并保持运行状态。连接成功后，可在新文件中调用xtdata模块获取指定股票的历史行情数据，演示了下载和读取日K线数据的具体操作流程。整个过程需注意保持连接文件持续运行，且数据日期格式需严格遵循YYYYMMDD。

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本文介绍了使用迅投投研平台进行实盘交易代码开发的方法。作者推荐使用本地Python环境配合xtquant包开发，而非依赖迅投客户端的内置Python，以便在Pycharm中调试。文章详细说明了如何通过xtquant连接本地Python与迅投终端，包括初始化配置、交易环境设置和异步下单操作。其中重点介绍了MyXtQuantTraderCallback回调类的使用，以及order_stock_asyn

本文介绍了如何通过API接入扣子(Coze)平台的工作流服务。主要内容包括：1)安装cozepy库(pip install cozepy)；2)在平台申请个人访问令牌Token；3)提供Python调用示例代码，包含创建API连接和执行工作流的实现方法，并展示了一个写文章工作流的具体调用示例。文中还提供了官方API文档的参考链接，帮助开发者快速上手使用扣子平台的工作流API服务。