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pendulum

Python日期时间处理的高级库

Pendulum是一个高级Python日期时间库,作为标准datetime模块的替代品,它提供了更直观的API和增强功能。该库支持时区管理、日期计算、人性化的时间表示,并能正确处理夏令时转换和日期规范化。Pendulum适用于复杂的时间操作场景,简化了Python开发者在处理日期时间相关任务时的工作。

Finance-Python - Python金融计算库 支持量化交易与分析
GithubPython开源项目指标库资产组合优化量化交易金融计算
Finance-Python是一个开源的金融计算库,使用纯Python实现。它为量化交易提供了多种工具,包括定价分析、技术指标和复合运算指标库。该项目支持与pandas集成,并具备金融日期计算、资产组合优化和产品定价模型等功能,适用于金融分析和量化交易研究。
python-holidays - Python库支持全球150国假日数据生成
GithubPython库holidays假日国家开源项目日期
python-holidays是一个高效的Python库,用于生成150个国家和地区的官方节假日数据。该库可快速判断特定日期是否为假日,支持多语言输出节假日名称。它涵盖了法定假日、银行假日、学校假日等多种类型,并提供简单的API接口。开发者可利用python-holidays轻松处理各国假日信息,实现灵活的日期查询功能。
functime - 高性能时间序列机器学习Python库
GithubPolarsPython库全局预测开源项目时间序列机器学习特征提取
functime是一个面向大规模时间序列数据分析的Python库,提供高效的全局预测和特征提取功能。它支持时间序列预处理、交叉验证和性能评估,通过惰性Polars变换实现优化。该库能快速处理海量时间序列,支持外生特征和自动化调优,并集成LLM代理用于预测分析,适用于各种机器学习和数据分析任务。
tempo - Databricks上的时间序列数据处理工具库
DatabricksGithubPySparkTempo开源项目数据处理时间序列
Tempo是一个基于PySpark的开源时间序列数据处理工具库。它为Databricks上的数据团队提供了一套抽象和函数,简化了时间序列数据的操作和分析。Tempo扩展了PySpark的功能,通过易用的API支持复杂的时间序列分析任务。这个工具库适用于需要在大规模数据集上进行高效时间序列处理的场景。
sktime - 多功能时间序列分析和预测库
GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口
sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。
deeptime - Python时间序列分析与动态建模库
Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习
deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库,集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法(如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型)及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时,deeptime还提供了独特的Model类,用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装,适用于各类时间序列数据研究。
awesome-python - 精选Python库和框架的全面资源集合
GitHubGithubPython代码质量开源库开源项目编程工具
这个项目汇集了精心挑选的Python库和框架,涵盖代码质量、加密货币、数据处理、机器学习和自然语言处理等多个领域。提供最新创建的仓库、分类优质工具和交互式网站,适合各层级的Python开发者探索和使用。项目定期更新,确保资源的时效性和实用性。
jiff - Rust语言的先进日期时间处理库
GithubJiffRust开源项目日期时间库时区数据库高级日期时间原语
Jiff是一款为Rust语言开发的日期时间库,提供高级且难以误用的日期时间原语,同时保持合理的性能。该库支持时区数据库自动集成、夏令时感知的算术运算和舍入、带时区日期时间的无损格式化和解析,以及可选的Serde序列化支持。Jiff的设计理念源于JavaScript的Temporal提案,旨在为Rust开发者提供可靠和易用的日期时间处理工具。
apscheduler - Python高级任务调度系统,适用于各种规模应用
APSchedulerGithubPython任务调度器开源项目数据存储触发器
APScheduler是一个功能丰富的Python任务调度系统,支持多种调度方式和存储后端。它可用于小型单进程应用,也适用于跨多节点的大规模部署。APScheduler提供同步和异步API,能与Web应用集成,并支持任务持久化和分布式运行。它的灵活性和可扩展性使其成为构建可靠任务管理系统的理想选择。
pandarallel - 简化Pandas操作并行化的Python库
GithubPandarallelPython库pandas并行计算开源项目数据处理
Pandaral·lel是一个Python库,通过简单的代码修改实现Pandas操作的并行化处理。它利用多核CPU加速数据处理,并提供进度条显示。适用于Mac、Linux和Windows系统,可优化数据分析工作流程。目前该开源项目正在寻找新的维护者。
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