用pandas处理数据时,使变量能够在不同的Notebook会话页面进行传递,魔法命令%store

【需求来源】

在使用pandas时,有的时候我想将.ipynb文件分开写

  • 其中一个写清洗数据代码
  • 另外一个写数据可视化代码

【解决方案】

但是会涉及到变量转移问题,这个时候我通常使用的方法是:

1、在清洗完数据后导出到本地

2、在文件后面增加当前时间戳

3、使用%store魔法命令保存这个时间变量

4、然后去数据可视化的.ipynb文件读取这个带有时间变量的文件名

【代码实现】

Notebook1: 清洗数据.ipynb

python 复制代码
import datetime
****处******理*****
****过******程*****
****代******码*****

# 获取当前时间
now_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H-%M')

# 导出文件至本地,同时带时间后缀
df.to_excel(f'./全球数据{now_time}.xlsx',index=False)

# 同步保存变量,准备给文件2使用
%store now_time

Notebook2:数据可视化.ipynb

python 复制代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文件1的变量
%store -r now_time

# 通过文件路径,读取文件
df = pd.read_excel(f'./全球数据{now_time}.xlsx')

'下面就可以放肆的在文件2画图了,在画图的时候记得提前运行一下代码解决中文和负号影响的问题'

plt.rcParams['font.sans-serif']='Microsoft YaHei'# 显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 消除中文负号影响
plt.rcParams['font.size'] = 8

【方法优化】来源于ChatGPT给出的解决方案

使用%store命令来存储变量会保持到你关闭当前的Jupyter Notebook会话为止。一旦关闭了Notebook ,存储的变量将会被释放 ,除非你再次打开Notebook并使用%store命令来恢复它们。

如果你希望将变量持久化保存,以便在不同的Notebook会话之间都能访问到,你可以考虑将变量存储在文件中,然后在需要的时候从文件中读取。这种方式可以长期保存变量的值。例如:

python 复制代码
# 将变量保存到文件中
with open('my_variable.txt', 'w') as file:
    file.write(str(my_variable))

# 从文件中读取变量的值
with open('my_variable.txt', 'r') as file:
    my_variable = file.read()

这样做可以在不同的Notebook会话之间保持变量的值。不过要确保你保存的文件路径是可访问的,并且注意保护敏感数据。

相关推荐
2601_966949653 小时前
为什么量化回测中 for 循环比 DataFrame 慢三个数量级?从向量化原理讲起
开发语言·python·pandas·股票数据·quantdash
Xiu Yan7 小时前
Python 数据分析:Pandas Series 零基础入门教程
python·jupyter·pycharm·numpy·pandas
gCode Teacher 格码致知1 天前
Pandas教学-6:coerce详解
python·pandas
benchmark_cc1 天前
策略临时需要一批股票的最新价格,先查行情还是先建股票池?——从量化策略执行逻辑看数据获取顺序
python·数据分析·pandas·量化交易·股票数据·quantdash
2601_966949652 天前
只拿到股票代码还不够:量化程序到底还需要哪些标的信息?——从数据建模开始理解股票元数据
开发语言·python·数据分析·pandas·量化交易·股票数据·quantdash
szephyr2 天前
用 Python 写自动化脚本:定时任务、文件批处理、自动出报表
python·自动化·pandas·脚本·定时任务
智购科技无人售货机工厂6 天前
2026自动售货机AI智能体架构:从47个小模型到33.7亿Token的工程实践~YH
android·人工智能·驱动开发·单片机·pandas
小葱炖豆腐7 天前
python绘制excel折线图
python·excel·numpy·pandas·matplotlib
七灵微7 天前
【AI】代码实战- 基于时间序列的轴承检测1
人工智能·机器学习·ai·pandas·matplotlib
2601_966949658 天前
为什么量化策略需要大量历史股票数据?从回测可信度理解数据规模
开发语言·python·数据分析·pandas·量化交易·股票数据·quantdash