我有一个数据集:OpenHighLowClose0132.960133.340132.940133.1051133.110133.255132.710132.7552132.755132.985132.640132.7353132.730132.790132.575132.6854132.685132.785132.625132.755我尝试对所有行使用rolling.apply函数，如下所示:df['new_col']=df[['Open']].rolling(2).apply(AccumulativeSwingIndex(df['High'],df['Low'],df['Close

我正在尝试构建用于异常检测的ARIMA。我需要找到我试图为此使用pandas0.23的时间序列图的移动平均值importpandasaspdimportnumpyasnpfromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfullerimportmatplotlib.pylabaspltfrommatplotlib.pylabimportrcParamsrcParams['figure.figsize']=15,6dateparse=lambdadates:pd.datetime.strptime(dates,'%Y-%m')data=pd.read_csv('A

这个问题在这里已经有了答案:Restorethestateofstd::coutaftermanipulatingit(9个回答)关闭4年前。如果我将任意数量的操纵器应用于流，有没有办法以通用方式撤消这些操纵器的应用？例如，考虑以下情况:#include#includeusingnamespacestd;intmain(){cout假设我想在MAGICHAPPENS添加代码这会将流操纵器的状态恢复到我之前的状态cout.但是我不知道我添加了什么操纵器。我怎样才能做到这一点？换句话说，我希望能够写出这样的东西(伪代码/幻想代码):std::somethingold_state=cout.