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简化Python日期时间处理的智能库

Arrow是一个强化Python日期时间处理的开源库。它扩展了datetime的功能,提供了更直观的API,支持时区处理、ISO 8601标准、时间范围生成和日期人性化显示。Arrow适用于Python 3.6+版本,旨在简化开发者的日期时间相关操作,提高代码效率和可读性。

croniter - Python cron表达式解析与日期时间迭代库
GithubPython库cronitercron格式开源项目日期处理时间迭代
croniter是一个Python库,用于解析cron表达式并进行日期时间迭代。它支持秒级重复、年份字段和哈希表达式等高级功能,可生成匹配时间、验证表达式和在日期范围内查找。该库还提供DST支持,适用于定时任务和复杂日期计算场景。
carbon - Go 语言简洁高效的时间处理库
CarbonGithubGo开源项目日期解析时区转换时间处理
Carbon 是一个 Go 语言时间处理库,提供简单语义化的 API。它支持时间创建、解析、格式化、操作、时区转换和比较等功能。Carbon 已被 awesome-go 收录,能有效简化时间相关操作,适合各类 Go 项目使用。
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。
dtaidistance - 快速时间序列距离计算库
DTWGithub动态时间规整开源项目时间序列聚类距离计算
dtaidistance是一个高效的时间序列距离计算Python库。它提供纯Python和优化的C实现,支持动态时间规整(DTW)等算法。该库与NumPy和Pandas兼容,避免了不必要的数据复制。支持多维时间序列、子序列搜索和聚类。dtaidistance为时间序列分析和机器学习提供了快速的距离计算工具,是处理时序数据的理想选择。
github3.py - GitHub API v3的全面稳定Python封装库
API封装GitHub APIGithubPython库开发工具开源项目
github3.py是一个开源的GitHub API v3 Python封装库,功能全面,持续更新。兼容Python 3.7+和pypy3,提供丰富API接口,简化GitHub交互。项目包含详细文档、完整测试和贡献指南,适用于开发GitHub相关应用、自动化工具和CI/CD流程。
arch - Python金融计量经济学工具库
ARCHGithubPython单位根检验开源项目波动率建模金融计量经济学
arch是一个开源的Python金融计量经济学库,提供ARCH模型、波动率建模、单位根检验、协整分析等功能。该库通过Cython和Numba优化性能,支持多种统计模型和检验方法,适用于金融数据分析和风险建模。arch为金融研究人员和从业者提供了灵活的分析工具,可用于处理时间序列数据、估计风险指标等任务。arch库的主要功能包括ARCH族模型、单位根检验、协整分析和自举方法等。它支持多种均值模型、波动率模型和分布假设,可用于股票收益率建模、风险价值计算等。该库还提供了多重比较程序和长期协方差估计等高级功能,是金融计量分析的综合工具集。
babel - Python应用国际化和本地化的综合工具库
BabelGithubPythonweb应用国际化开源项目本地化
Babel是一个专注于Python应用国际化和本地化的开源库。它提供了丰富的工具,包括消息提取、目录编译、日期时间和数字格式化等功能,特别适合Web应用开发。Babel拥有活跃的社区,支持多种语言环境,并欢迎开发者参与项目贡献。
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。
pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测
GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化
PyAF是一个开源的Python自动预测库,基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值,功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测,提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x,采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。
pandas - Python数据分析与处理的开源利器
DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析
pandas是Python生态系统中的核心数据分析库,提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据,包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源,如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目,pandas由活跃社区维护,持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。
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