目标:
创建一个索引以容纳csv文件中预先存在的一组价格数据。我可以使用列表理解构建索引。如果这样做的话,这个结构会给我一个长度为86772的过滤列表——在1/3/2007-8/30/2012上运行42次(即10分钟间隔)。然而,我的价格数据来自csv的长度:62034。请注意,长度的差异是由于数据清理问题造成的。你知道吗
也就是说,我不知道如何克服真实数据和这个预构建(list comp)数据帧之间的明显不匹配。你知道吗
尝试:
前两行用错了吗?你知道吗
data=pd.read_csv('___.csv', parse_dates={'datetime':[0,1]}).set_index('datetime')
dt_index = pd.DatetimeIndex([datetime.combine(i.date,i.time) for i in data.index])
ts = pd.Series(data.prices.values, dt_index)
问题:
据我所知,我应该使用“combine”,因为我希望索引构造完全由csv文件通知。并且,'combine'返回一个新的datetime对象,该对象的日期成分等于给定的date对象的日期成分,其时间成分等于给定的time对象的日期成分。
当我分析日期时,是不是把时间和日期放在一起,把它当作一个“日期”?
有没有更好的方法来实现既定目标?
回溯错误:
AttributeError: 'unicode' object has no attribute 'date'
你可以这样写:
举个例子:
您可以像这样按日期分组(类似于this example from the docs):
其中价格.csv包含:
相关问题 更多 >
编程相关推荐