m******6
发帖数: 6262 | 1 to my understanding, Gains has run out of panda for a while, and is
impossible for $2-3 premium over spot. a couple of weeks ago? no way.
(is it a joke?)
ago, |
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a********h
发帖数: 819 | 2 you are right, time goes by fast, just checked my order record,
it's oct 1st, so it's probably $8 over spot partly due to I paid by credit
card.
anyway, sorry for my faulty memory, I thought silver was around $35 when I
bought the coin.
2011 China 10 Yuan, 1 oz. Silver Panda. (Brilliant Uncirculated) Condition.
Quantity: 1
Price: $38.62 |
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P******G
发帖数: 86 | 3 I have one 1/2 oz 1998 gold panda small date in OMP for sell. I thought I
would check with you guys first before I put on ebay. The coin is good
shape (two red dot which can be removed by NCS).
Please offer me a reasonable price if you are interested. |
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a********h
发帖数: 819 | 5 班上那位老大买那？
还买空了其他的gold panda |
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w******i
发帖数: 119 | 6 各位大侠
1987 1/4OZ gold panda proof PCGS PR69 DCAM Deep Cameo-$510 值得买吗？
另外PR69 DCAM Deep Cameo这个评级什么概念，谢谢
学习中。。。 |
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a**u
发帖数: 7128 | 7 I just looked at apmex, pandas are expensive. Wonder why?
I see APMEX ads on on this forum. How did apmex find us? |
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a**u
发帖数: 7128 | 8 selling 2 1998 gold panda small date.
1oz + 0.1oz NGC MS69, $4950
Free shipping in the US. |
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m*****u
发帖数: 19562 | 9 国内还没有买单， 大叔闲着也是闲着， 买了自己压着， 所以价格不如以前好， 见谅！
BU Pandas 1oz 1/2oz 1/4oz 1/10oz 1/20oz
1982 $Call $1800 $530 $325 N/A
1983 $2200 $800 $500 $225 $475
1984 $1600 $900 $500 $225 $120
1989 $1550 $900 $500 $225 $120
1990 $1600 $1100 $500 $225 $120
1991 $1600 $1100 $525 $225 $120
1992 $1600 $1100 $450 $225 $120
1993 $1600 $1000 $450 $225 $12... 阅读全帖 |
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m*****u
发帖数: 19562 | 10 烂大街了，就剩我这个傻子还在买了。
BU sealed in plastic
Pandas 1oz 1/2oz 1/4oz 1/10oz 1/20oz
1982 $2600 $1550 $365 $250
1983 $1650 $680 $340 $170 $340
1984 +$80 $740 $340 $170 $100
1989 +$65 $660 $340 $150 $90
1990 +$70 $875 $350 $170 $90
1991 +$70 $875 $355 $185 $90
1992 +$70 $875 $355 $185 $90
1993 +$70 $900 $355 $210 $100
1994 $1700 $1800 $525 $300 $115
1995 $2800 $2750 $3000 $525 $1... 阅读全帖 |
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m*****u
发帖数: 19562 | 11 烂大街了，就剩我这个傻子还在买了。
BU sealed in plastic
Pandas 1oz 1/2oz 1/4oz 1/10oz 1/20oz
1982 $2500 $1500 $345 $250
1983 $1650 $670 $340 $170 $330
1984 +$80 $740 $340 $170 $100
1989 +$65 $660 $340 $150 $90
1990 +$70 $875 $350 $170 $90
1991 +$70 $875 $355 $185 $90
1992 +$70 $875 $355 $185 $90
1993 +$70 $900 $355 $210 $100
1994 $1700 $1800 $525 $300 $115
1995 $2700 $2600 $2800 $525 $1... 阅读全帖 |
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e*****G
发帖数: 6239 | 12 kungfu panda 2 没有了第一次看1的那种惊喜，打斗近镜头多，眼花缭乱的哗啦哗啦就过去了，还好baby熊猫够萌，ending有点小感人
x-men 剧情还算不错，但打斗都是控制系的，缺少了金刚狼，刚猛不足，场面再大也感觉很虚。
thor,thon，以及来着的green lanten 完全没兴趣，那种CG的怪异世界假到无边，比游
戏还假。
hangover 2，完全模仿1，就是一leftover， 没有新意不说，把asian设计的太恶了
最爱fast 5，真正的爆米花的好片啊，从头爽到尾，没看过的赶紧去看 |
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g*******a
发帖数: 31586 | 14 【 以下文字转载自 NewYork 讨论区 】
发信人: gogopanda (冇), 信区: NewYork
标 题: Gangnam Style Panda
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Oct 3 15:14:25 2012, 美东) |
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w********d
发帖数: 3439 | 15 【 以下文字转载自 Heart 讨论区 】
发信人: aeolian (满目山河空念远), 信区: Heart
标 题: The Sneezing Baby Panda
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Nov 13 02:32:54 2010, 美东) |
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r*s
发帖数: 2555 | 18 “’I was just going to grab something at Panda Express, but then I figured
since I have so much time, I might as well head to the next concourse and
check out the food options there,’ said the Vicar of Christ,” the Onion
piece reads. |
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M********t
发帖数: 5032 | 19 [组图]明星照P图前后的对比
快科技
teikaei
1天1小时前
我们在网上看到的明星照片往往都完美无瑕，在你羡慕嫉妒并自惭形秽之前，请记住，
这些照片往往都是PS过的。国外艺术博客Bored Panda整理了一组PS前后的明星照片对
比，Lady Gaga、金·卡戴珊、贾斯汀·比伯都在这了，准备好被震惊吧！
活动入口:
买美股，上老虎 - 超低佣金，每股只需1美分 |
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w********4
发帖数: 858 | 20 Panda,蓬蓬，七周，男。
家里已有一只三岁女猫Ginger,囧囧。
小猫精力无穷蹦蹦跳跳，大猫相形见拙，还不时拍打小猫脑袋欺负它。
ps，大猫胖了麽，第三张是刚领养回来时，第四张是现在，求各位鉴定！ |
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w********4
发帖数: 858 | 21 Panda,蓬蓬，七周，男。
家里已有一只三岁女猫Ginger,囧囧。
小猫精力无穷蹦蹦跳跳，大猫相形见拙，还不时拍打小猫脑袋欺负它。
ps，大猫胖了麽，第三张是刚领养回来时，第四张是现在，求各位鉴定！ |
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P***a
发帖数: 4213 | 22 ☆─────────────────────────────────────☆
TechniColor (坚决服从rourou的领导) 于 (Thu Sep 27 19:10:38 2007) 提到:
大家re啊
☆─────────────────────────────────────☆
azuremoon (azure) 于 (Thu Sep 27 19:29:25 2007) 提到:
生日快乐！！
☆─────────────────────────────────────☆
gouji (菲*飞*FLY) 于 (Thu Sep 27 19:30:18 2007) 提到:
re，生日快乐
panda浮出水面吧
☆─────────────────────────────────────☆
yinduasan (木头阿三) 于 (Thu Sep 27 19:30:51 2007) 提到:
Re，生日快乐！
☆─────────────────────────────────────☆
wist (storm surf) 于 (Th |
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s******e
发帖数: 16668 | 23 说实话，PANDA EXPRESS炒的一些菜比好多中餐馆炒的好吃，至少不放味精。 |
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c*******y
发帖数: 1630 | 25 like 5G, 100M rows.
how to read such file in pandas, read_csv is too slow.
does not look like lazy reading.
Thanks |
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c*******y
发帖数: 1630 | 26 没试过，这个就算可以，估计跟pandas怎么结合用，还要琢磨一阵子。 |
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x******a
发帖数: 6336 | 27 其实问题是为什么goog在yahoo上只有24个数据？
from pandas.io.data import DataReader
from datetime import datetime
goog=DataReader("GOOG", 'yahoo', datetime(2000,1,1), datetime(2014, 4,30))
In [52]:
len(goog['Adj Close'])
Out[52]:
24 |
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x******a
发帖数: 6336 | 28 我有一个MultiIndex的pandas DataFrame df
df.shape=(3000, 800)
1. %timeit df.groupby(level=['a','b']).aggregate(scipy.stats.nanmedian)
的结果是best of 3: 39.9 s per loop
2. %timeit df.groupby(level=['a', 'b']).median()
的结果是best of 3: 113 ms per loop
差了大概400倍。
我想要用一个自己定义的函数winsorized_mean.试了第一种，best of 3: 1 min 41s
per loop.请问可以怎么改进?
多谢！ |
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w*s
发帖数: 7227 | 29 老姜好，我现在pandas data frame用的很不爽，周末继续讨教 |
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n*********u
发帖数: 1030 | 30 服务器加点内存会死人吗？公司服务器内存比个人笔记本电脑还小的公司怎么想的？人
工不要钱的？
10GB又不算大数据。。。
mysql用硬盘比较狠一点，内存只是cache用，小一点他也无所谓，也就慢而已。
搜索field是看index和query，如果是搜名字完全等于“Mark”的话，如果有index会很
快，O(log n)。没index比较慢，O(n)，硬盘里一行一行慢慢搜。
你只说10GB，又没说有多少行，数据库设定（myiIsam还是innodb）之类的，没法估计
时间。
pandas不确定，只是一个软件，数据都是临时load的，不像mysql可以提前加上index，
所以应该只能读到内存里再用。 |
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k*****u
发帖数: 1688 | 31 想图省事，直接pull了这个dockerfile
然后出来好几个问题
apt-get的pandas不能用
现在好的办法是不是 docker + (anaconda tf theano torch caffe keras)
为什么要鄙视conda呢？最起码conda安装了立刻就可以用啊 |
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x***u
发帖数: 297 | 32 还好吧。是作finance人写的，一开始主要是给time series 用的，借鉴R的Data Frame
大概是为了迎合大量R用户。结果就是不够pythonic。现在很多数据分析的库都尽量和
pandas兼容。还是比较方便。
作为非统计出身，想远离R的烂泥潭，估计没有其他更好的了。当然，如果是numpy大拿
的话，自己写wrapper可能更方便。 |
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w********m
发帖数: 1137 | 33 pandas模拟数据，画画图。
算法定型后，
用可以计算时间和空间的数据结构。
hash table，tree，generator等等。 |
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A*****n
发帖数: 243 | 34 用anaconda安装pandas一步解决的事情，根本不存在安装困难的问题啊。 |
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f****y
发帖数: 243 | 36 iteration的话dict快，pandas主要快在并行上 |
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s**h
发帖数: 477 | 37 先拜谢大牛的帮助
我的问题：
刚开始学用python做自动股票交易， 是跟着youtube 上一个视频学的， 但是遇到一个
error， 不知道怎么解决。求帮助
=========================================
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
style.use('ggplot')
start = dt.datetime(2010, 1, 1)
end = dt.datetime(2016, 12, 31)
df = web.DataReader('AAPL', start, end)
print(df.head())
========================================
程序问题
C:UsersXXXAppDataLocalContinuumAnaconda3python.exe... 阅读全帖 |
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sa
发帖数: 1384 | 39 pandas 新版本更新很快，api 改的很多，旧版本能用的，新版本就不行了
主要还是interactive use case |
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J**********r
发帖数: 508 | 40 一个本科生,竟然写了一个包,还出了书,进投资公司,开自己的公司,它到底是怎么混得
这么好的?
我们这么多劳中,博士都好多,怎么就不能写个包,出本书,进投资公司?
他背后有高人指点吧! 我能否也利用工作中发现的现实不足,写一个公共库,然后写一本
书,这样不就发了?
问题是,pandas这些应该是他工作期间的成果,为何可以私自出版,并开源化? |
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d******c
发帖数: 2407 | 41 1. 运气，时机，切入点好
2. 得下功夫
有多少人愿意在没有想到会有很大回报的情况下自己写一个库？
其实有不少中国人高手喜欢自己发明轮子，写语言，写编译器，但是切入点往往选的都
是出于个人兴趣而不符合需求潮流。
至于什么私自出版，写书，都是些不沾边的问题。本来就是希望越多人用越好，本来就
是开源的。书更是在已经火起来之后才去写的。
pandas本身的水平一般，内容更是把R的dataframe抄到python，这是我不愿意用python
做分析的原因，到处都比R的一套差一截，ipython比rstudio rmarkdown也差了十万八
千里，但是一些转行的只见过ipython的就把它吹上天了。 |
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d******c
发帖数: 2407 | 42 现在不是two sigma雇了全职维护么，应该还行
当然发展前景不一定很高了，之前pandas机会好，很难再有第二个类似的成功
另外这里真正刷题买房的不多吧，估计买房的很少发言，发言的没多少套房子
混得 |
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r*g
发帖数: 3159 | 43 他的AQR做的事情，pandas的起源，就是把R code转到python上重写一遍，这不是成功
的关键。他有魄力辞职专门干这个，搞宣传，就不是一般人能比得了。 |
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n******g
发帖数: 2201 | 44 相比一般Web development wes mckinnney 数学基础非常好了
而且pandas 用numpy array 矩阵运算有些
当然和张艺堂的数学不是一个档次 但是老张也不会编程
[在 hnpc (hnpc) 的大作中提到：]
:不解
:☆ 发自 iPhone 买买提 1.24.06 |
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g*******u
发帖数: 3948 | 45 pandas 感觉体位太多啊
经常两天不用 就忘记了 |
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p*****m
发帖数: 7030 | 47 要这么说生物也没什么Paper有技术含量 hehe
想发nature 可以测测朱鹮 白鳍豚 扬子鳄 银杉 藏羚羊 blabla 不过光测出来可能发n
ature悬乎 你看这个panda paper还分析了population snp呢 那个umami gene也很闪光
的说 没什么太大意思但是很增加看点 |
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y********0
发帖数: 638 | 48 【 以下文字转载自 DataSciences 讨论区 】
发信人: youyou2010 (悠悠), 信区: DataSciences
标 题: Memory Error in pd.concat with Python
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Aug 24 15:22:34 2015, 美东)
I am more recently working with 80 dataframes in python each of which holds
650K rows with the same 11 columns varying from string to number. My initial
goal is to concatenate all dataframes and make a general analysis but I keep
hitting the dead ends in doing so.
1. I started from pd.concat([df1,df2]) but ended up with memory error and
fai... 阅读全帖 |
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