update-pandas for vresion 2.2.2

[sunshe35]

更新匹配pandas最新版2.2.2
主要内容如下：

• 默认情况下，要指定group_keys=False,否则结果会多一个group level。但是部分场景又需要设置group_keys=True,所以对所有groupby都设置了group_keys参数，将来pandas升级到3.0也能适用。

grouby(group,group_keys=False).apply(func)

• df.iteritems()已经弃用，变更为df.items()
• get_forward_returns_columns()方法中，改进了 (年化)加权平均/标准差 计算逻辑，原来嵌套3层apply,现在只需要一层。
• 月度类型由M变成 ME
• pd.Int64Index([1, 2], name='group')已经弃用，变更为 pd.Index([1, 2],name='group', dtype='int64')
• gitignore新增test?.py test?.ipynb 忽略文件，方便写测试代码。
• 其他小细节。

[sunshe35]

通过我的修改，使用pandas最新版2.2.2，官方demo可以成功运行。

# 载入函数库
import pandas as pd
import jqfactor_analyzer as ja

# 获取 jqdatasdk 授权，输入用户名、密码，申请地址：http://t.cn/EINDOxE
# 聚宽官网，使用方法参见：http://t.cn/EINcS4j
import jqdatasdk
jqdatasdk.auth('', '')

# 获取5日平均换手率因子2018-01-01到2018-12-31之间的数据（示例用从库中直接调取）
# 聚宽因子库数据获取方法在下方
from jqfactor_analyzer.sample import VOL5
factor_data = VOL5.iloc[:30,:30]


# 对因子进行分析
far = ja.analyze_factor(
    factor_data,  # factor_data 为因子值的 pandas.DataFrame
    quantiles=10,
    periods=(1, 10),
    industry='jq_l1',
    weight_method='avg',
    max_loss=0.1
)

print(far.ic)


# 生成统计图表
far.create_full_tear_sheet(
    demeaned=False, group_adjust=False, by_group=False,
    turnover_periods=None, avgretplot=(5, 15), std_bar=False
)