在pandas中直接向后扩展数据时间索引
在pandas中，可以使用pd.date_range()函数来直接向后扩展数据的时间索引。该函数可以生成一个日期范围，并返回一个DatetimeIndex对象，可以作为DataFrame或Series的索引。
具体使用方法如下：
import pandas as pd
# 创建一个时间范围为2022-01-01至2022-01-31的日期索引
date_index = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-31', freq='D')
# 创建一个空的DataFrame，并使用生成的日期索引作为索引
df = pd.DataFrame(index=date_index)
# 输出DataFrame
print(df)上述代码中，通过pd.date_range()函数创建了一个从2022-01-01到2022-01-31的日期索引，频率为每天（'D'）。然后，创建了一个空的DataFrame，并将生成的日期索引作为索引赋值给DataFrame。最后，通过打印DataFrame可以看到扩展后的时间索引。
这种方法适用于需要按照时间顺序扩展数据的场景，例如时间序列分析、数据对齐等。在pandas中，时间索引的应用非常广泛，可以方便地进行时间相关的数据操作和分析。
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我需要从s3读取拼图文件，并过滤其中的一些列，然后将其上传回s3。所以我有这样一段代码，它从parquet dataset中的s3 bucket中获取数据，然后将其读取到table中，我一直在尝试将该表转换为pandas数据帧，以便对其运行查询。 import boto3
import pandas as pd
import pyarrow.parquet as pq
import s3fs
fs = s3fs.S3FileSystem()
def src_data_parquet(bucket uri) -> None:
dataset = pq.ParquetD
浏览 8提问于2021-06-16得票数 0
我创建了一个DatetimeIndex，并希望使用该索引对数据进行重新采样。当我这样做的时候，我得到了一个异常：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas-0.8.1-py2.7-linux-i686.egg/pandas/core/generic.py", line 188, in resample
limit=limit, b
浏览 0提问于2012-10-25得票数 0
我有一个坐标为‘arr’的数据数组时间。arr： <xarray.DataArray 'T' (time: 731)>
array([244.40161, 244.39998, ..., 244.40936, 244.40549], dtype=float32)
Coordinates:
* time (time) datetime64[ns] 1979-01-01T09:00:00 ... 1980-12-31T09:00:00 提取前5个时间坐标，arr.time.values[:5]： array(['1979-01-01
浏览 245提问于2019-02-12得票数 2
回答已采纳
我知道，迭代在Pandas中是不可接受的，有很多更有效的方法可以做到这一点，但为了更好地理解，让我们坚持迭代。 我有一个巨大的NetFlow数据库(它包含时间戳、源ip、目标ip、协议、源和目标端口，以及更多属性)。我想根据前面的行创建自定义属性。 基本上，我想‘迭代’整个DataFrame，对于每一行，我想获得源IP，然后向后‘迭代’--比如说一个小时-lets。在该小时内，我希望获得与所选源IP匹配的所有行，并且仅使用这些行，我希望根据每个源IP在过去一小时内出现的前两个属性计算一个新属性。 One row from the dataset
浏览 6提问于2020-09-29得票数 1
1回答
我有一个具有多个数据通道和一个触发通道的数据帧。触发通道为0或1，事件发生时为1。
我希望检测数据帧中的事件起始时间(trigger == 1)和采样数据通道，以便仅在事件触发后获得指定的时间量。
要有一个具体的示例，请考虑以下内容：
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0)
# time in seconds
t = np.arange(10)*0.1
# data channels and trigger
d = dict(y=np.random.randn(10),
z=np.random.r
浏览 6提问于2018-01-28得票数 0
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我使用Pandas向数据帧输入了一个CSV文件，并希望计算其中列的日平均值。有两个列不会被平均化，时间和日期(日期是数据分组的日期)。然后，我希望在该日期的最后一行下面插入一行，在date列中插入“Average”( time列中没有任何内容)，然后在正确的列中插入相应的平均值。我只使用了Pandas一段时间，所以我不知道最简单的方法是什么。任何帮助都将不胜感激。
浏览 12提问于2022-06-17得票数 0
1回答
组合一个数据文件列表
、、、
我有一个有几个..csv文件的文件夹。每个包含数据的时间，高，低，开放，Volumefrom，Volumeto，加密货币关闭。
我成功地将.csvs加载到一个数据文件列表中，并删除了列Open、High、Low、Volumefrom、Volumeto，这是我不需要的，给我留下了时间，并关闭了每个数据帧。
现在我想把数据列表组合成一个数据，索引以最小的硬币的时间戳开始，在这个例子中是iota。
这是我到目前为止编写的代码：
import pandas as pd
import os
# Path to my folder
PATH_COINS = r"C:\Users\...\C
浏览 1提问于2018-09-25得票数 0
2回答
我有一个数据帧，如下所示：
loc status ID
0 LA NaN NaN
1 CHC NaN NaN
2 NYC ARR 32
3 CHC DEP 45
4 SEA NaN NaN
我正在尝试根据status列来填充ID列中缺少的值。如果status列是"ARR"：我想向后填充，如果status列是"DEP"：我想向前填充，这样我的最终数据帧将如下所示：
loc status ID
0 LA NaN 32
1 CHC NaN 32
2 NYC ARR 32
浏览 5提问于2017-02-02得票数 1
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目标
我有一些金融交易数据的多种产品的CSV格式，我想分析使用熊猫。这些交易以不定期的时间间隔进行，并以1秒的精度加盖时间戳，从而导致某些交易“同时发生”，即具有相同的时间戳。
目前的目标是为每个产品生成累积交易量的地块。
当前进展
交易数据已使用解析的日期时间索引read_csv()读入read_csv()中。
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 447 entries, 2012-12-07 17:16:46 to 2012-12-10 16:28:29
Data columns:
Accou
浏览 1提问于2012-12-21得票数 6
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1回答
目标:尝试在我自己的CSV数据集上应用时间序列分解来查找LeftHipAngle列的趋势、季节性和噪声。
我想应用时间序列分解的CSV (发现)使用熊猫的数据，但我不断得到频率错误。我的程序如下：
步骤1:在CSV中加载到Pandas Dataframe
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
from dateutil.parser import parse
# Decomposition of a Time Series
import pandas as pd
url = 'https://raw.githu
浏览 21提问于2021-10-09得票数 0
1回答
我有一列时间戳需要转换为period (‘月’)。例如：
1985-12-31 00:00:00 to 1985-12
Pandas有一个.to_period函数，但它只适用于时间戳索引，而不适用于列。所以你只能有一个句点索引，而不能有句点列？
只有当时间戳是唯一的索引时，它才起作用。也就是说，如果时间戳是multIndex的一部分，.to_period()函数就不能正常工作。
似乎熊猫假设人们总是使用时间戳和句点作为索引，但不是单个列，这显然不是这样的。
不管怎样，我能绕过这一关吗？或者，如果不是在Pandas中，它可以在numpy中完成吗？
谢谢!
浏览 0提问于2014-05-24得票数 15
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我们试图通过在Cassandra中存储会话ID和urls来跟踪在我们网站上点击的链接。我们希望在页面上显示最近的10位访问者(会话ids)，并按时间顺序列出他们在我们的页面上的旅程。
"schema“如下：
会话ID是行键，每行包含的列中时间戳是名称，url是值(我们这样做是因为一个url可以被单击多次，因此键本身不是唯一的)。
我们有另一个列族，它包含行键"lastseen“。其中，列名是时间戳，值是sessionId。我们这样做是因为我们需要会话ids的时间顺序，因为它们出现在我们的网站上。
因此，当用户单击一个链接时，我们将时间戳/sessionid键值对存储在最后看到的
浏览 2提问于2012-02-15得票数 4
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希望你今天过得愉快！
我正在尝试将数据从python脚本导入到elasticsearch索引中。索引必须每隔一段时间(10分钟)接收一次数据，并在python脚本每次完成该过程时积累所述数据，当然，也不要忘记可以在kibana中绘制它的第一个数据。
我正在使用eland从elastic获取数据，执行一个进程(使用pandas)，并使用pandas_to_eland ()将信息发送到elastic。问题是索引忘记了新的传入数据。
下面是我正在做的事情：
while(True):
#Get data from elasticsearch
eland_data = ed.DataFrame
浏览 5提问于2021-07-16得票数 1
最近，我为我的elasticsearch数据制作了一个新的索引版本，其中包含了一些新的字段。我从旧索引中重新编制索引，因此新索引拥有所有旧的数据以及包含新字段的新映射。
现在，我想更新索引中的所有elasticsearch数据，以包含这些新字段，我可以通过对其他源进行一些单独的数据库+ api调用来计算这些字段。
考虑到索引中有数以百万计的记录，什么是最好的方法？
从逻辑上讲，我不知道如何完成这一任务.我如何跟踪我更新过的记录呢？我一直在阅读滚动api，但不确定这是否有效，因为它的最大滚动时间为24小时(如果花费的时间比这更长)。另外一个严肃的考虑是，由于我需要进行其他数据库调用来计算新的字段
浏览 7提问于2022-04-13得票数 1
有人告诉我，在MySQL数据库中使用LIKE '%wordend'搜索是不好的，因为这需要很长时间。
在字段末尾搜索的最佳方法是什么？
我应该做一个额外的字段，在其中，需要向后搜索的字段是向后存储的，这对我来说似乎是一个好主意，因为它将给索引带来好处！
浏览 0提问于2010-08-11得票数 3
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2回答
我有一个大的dataframe，我需要创建一个新的dataframe，其中一个索引与另一个索引是连续的。例如：
import pandas as pd
import numpy as np
indexer = [0,1,3,5,6,8,10,12,13,17,18,20,22,24,25,26]
df = pd.DataFrame(range(50,66), index=indexer, columns = ['A'])
因此，在本例中所需的输出是：
A
0 50
1 51
5 53
6 54
12 57
13 58
17 59
18 60
浏览 5提问于2015-09-29得票数 3
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2回答
我在网上看过其他的解决方案，但没有一种解决方案能解决我的数据问题。我想得到特定日期时间对象的确切位置，但是这段代码会产生这个键错误KeyError: '2018-1-31'。
import pandas as pd
data=pd.DataFrame()
dti = pd.date_range("2018-01-01", periods=10, freq="M")
data['dti']=dti
print((data['dti'].loc['2018-1-31'])) # it shoul
浏览 13提问于2022-03-09得票数 0
1回答
在postgresql中工作时，我有一个笛卡尔连接，产生了大约400万行。连接大约需要5秒，写回数据库大约需要1分钟45秒。 在python中需要使用这些数据，特别是在pandas dataframe中，因此我正在尝试在python中复制相同的数据。我应该在这里说，所有这些测试都在一台机器上运行，所以没有任何东西通过网络。 使用psycopg2和pandas，读取数据并执行连接以获得400万行(这里的答案是：cartesian product in pandas)，所需时间始终不到3秒，令人印象深刻。 然而，将数据写回数据库中的一个表需要8分钟(最好的方法)到36+minutes (加上一些
浏览 22提问于2019-04-02得票数 3
1回答
将数据分割为重叠段
、、、、
我有一个带有时间索引的数据，需要将其划分为重叠段(比如5天的长度和1天的偏移)。
下面是一个示例数据：
import pandas as pd
i=pd.date_range('05-01-2015', '21-05-2018', freq='D')
x=pd.DataFrame(index=i, data = np.random.randint(0, 100, len(i)))
分区后，段的索引应该分别从2015-05-01到2015-05-05、从2015-05-02到2015-05-06、从2015-05-03到2015-05-08
浏览 3提问于2020-02-07得票数 1
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我使用Statsmodel训练一些时间序列模型，发现一些输出的数据类型将根据输入类型的不同而不同，而我希望输出的类型独立于输入类型。
我的问题是，这在statsmodel(和其他包，比如sklearn)中是正常的吗？如果不是，处理这种情况的正常/标准/约定方法是什么？
下面我有一个例子。如果我使用pandas.Series作为输入，那么statsmodels的输出bse将是一个pandas.Series。如果输入是list，那么输出将是np.array。
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
x1 = pd.Series([1.53026
浏览 3提问于2020-03-20得票数 0
使用Pandas 0.15.2，我正在创建一个以句点(Timespans)作为索引的时间序列：
periods = pandas.PeriodIndex([pandas.Period('2015-01-01'), pandas.Period('2015-01-02')])
series = pandas.TimeSeries([1,2], index=periods)
这使得我的系列变量看起来像
In [21]: series
Out[21]:
2015-01-01 1
2015-01-02 2
Freq: D, dtype: int64
既然我的
浏览 2提问于2015-01-22得票数 1
1回答
我是数据分析的新手，所以我正在尝试理解代码。但是我对这段代码有一个问题： def univariate_data(dataset, start_index, end_index, history_size, target_size):
data = []
labels = []
start_index = start_index + history_size
if end_index is None:
end_index = len(dataset) - target_size
for i in range(start_index,
浏览 22提问于2021-09-09得票数 1
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1回答
我得到了一个Pandas和一个包含datetime64[ns]数据类型的称为过期的列。df.['expiration'][0]给了Timestamp('2010-12-31 00:00:00')。
我想从这个专栏中减去一个日历日，但不知道怎么做。我尝试了pandas.tseries.offsets.DateOffset(days=1)，但这使错误不能在日期时间/时间增量操作[<DateOffset: kwds={'days': 1}>]中使用非绝对DateOffset。
THis显然是因为它只在时间索引上工作。所以我试着
import
浏览 2提问于2014-12-08得票数 1
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3回答
“熊猫时间序列词典索引”
、、、
我试着用熊猫库来分析蟒蛇的时间序列。我的数据现在存储在字典列表中：
mydata = [
{
'date': datetime.date(2013, 1, 1),
'snow_depth': 1.0,
}, {
'date': datetime.date(2013, 1, 2),
'snow_depth': 2.5,
}, {
'date': datetime.date(2013, 1, 3),
'snow_depth': 8.0,
},
]
我使用以
浏览 4提问于2014-07-17得票数 3
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设V是n元素的矢量，其中每个单元格可以包含k可能的颜色之一，即
V[i] ∈ {c1. . . ,ck}
设计一个算法，在给定的V中构造一个"oracle“(一种数据结构)，能够在O(1)中回答以下类型的查询：
给定一个索引i和一个颜色 c __，它是靠近包含颜色c的单元格的索引？
oracle构造算法在O(kn)中必须具有复杂性，在O(1)中具有查询算法的复杂性。
编辑
O(kn)涉及时间复杂性，因此附加内存没有限制。
我的推理
给定i和c，查询应该返回一个索引j
V[j] = c
这就最小化了。如果没有包含颜色c的单元格，则必须返回-1。因此，我猜这两个函数原型应该如下所示：
浏览 2提问于2014-08-19得票数 2
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1回答
我目前有一个很大的2-d pandas时间序列值(1年或更长时间)的数据帧，我想将其重新映射到3-d xarray。pandas数据帧具有对应于另一个引用数据帧中的(经度，经度)坐标的column_id。
在xarray中有什么固有的功能可以实现这一点吗？
浏览 25提问于2019-07-31得票数 0
我有关于Pandas DataFrame中变量的对数返回的数据。我想将这些返回转化为一个索引时间序列，从100开始(或任意数目)。这种操作非常常见，例如，在创建通货膨胀指数或比较两个不同幅度的系列时：
因此，例如，2000年1月1日的第一个值设置为100,2000年1月2日的下一个值等于100 * exp(return_2000_01_02)，依此类推。例子如下：
我知道我可以在Pandas DataFrame中使用.iteritems()循环遍历行，如下所示：
我还知道，我可以将DataFrame转换为numpy数组，循环遍历该数组中的值，并将numpy数组返回到Pand
浏览 6提问于2016-03-22得票数 5
回答已采纳
20120105, 080000, 1
20120105, 080030, 2
20120105, 080100, 3
20120105, 080130, 4
20120105, 080200, 5
如何使用这两种不同的索引方案将其读取到pandas数据帧中：
1，将日期和时间合并到单个日期时间索引中
这两个方案的优缺点是什么？一般来说，其中一个比另一个更可取吗？在我的例子中，我希望查看当天的时间分析，但不完全确定哪种方案对我的目的更方便。提前谢谢。
浏览 0提问于2013-01-13得票数 5
回答已采纳
2回答
我正在使用selectbox为您选择多个用户名。用户名是从数据库中检索的，我使用select username from users。所有数据都是在页面呈现时加载的。
现在它工作了，因为没有太多的用户，我假设这个表有一百万条记录，那么加载所有的表将需要很长的时间。如果我在用户开始键入时发送request for query，它将不足以检索数据。
那么如何解决这个问题呢？
浏览 0提问于2017-05-26得票数 0
我有一个按日期(年和时间到秒)进行索引的dataframe，我希望获得与我计算的特定时间段相对应的行。但是，在使用datetime类型或str类型进行索引时，我无法摆脱keyerror。代码如下所示：
def get_series(self, id_dataset, time=None):
if time == None:
time = dt.datetime.now()
time = time.replace(second=0, microsecond=0)
dataframe_global = pandas.read_csv('../rsc
浏览 4提问于2018-09-12得票数 0
1回答
任务：目标是获取由安装的扩展触发的所有函数。
预期输出： Javascript函数调用，类似于时间线面板中的内容。
描述:正如上面提到的，我想从chrome获取时间线数据。为此，我使用的时间线特性来使用获取时间线数据。我使用以下代码启动调试器：
chrome.debugger.attach({ tabId: tabid }, version, onAttach.bind(null,tabid); chrome.debugger.sendCommand({ tabId: tabid }, "Tracing.start");
但是，当我运行这段代码时，我会得到一个错误，该错误声明
浏览 4提问于2015-06-29得票数 2
回答已采纳
我有一系列的日内测量。测量仅在工作日的白天进行。当我绘制数据时，pandas在整个时间范围内扩展了X轴，因此该图显示了数据间隙
dfb.loc[:,("value", "exp_1")].plot()
我可以告诉pandas/matplotlib忽略索引，这个图很好，但是我想在x轴上显示日期。
dfb.loc[:,("value", "exp_1")].plot(ignore_index=True)
我还尝试用我的索引定义xtick，但这导致了第一个带有杂乱的x轴描述的图表
dfb.loc[:,
浏览 0提问于2016-08-10得票数 5
2回答
我创建了一个数据
df5 = pd.read_csv('C:/Users/Demonstrator/Downloads/Listeequipement.csv',delimiter=';', parse_dates=[0], infer_datetime_format = True)
df5['TIMESTAMP'] = pd.to_datetime(df5['TIMESTAMP'], '%d/%m/%y %H:%M')
df5['date'] = df5['TIMESTAMP'].
浏览 5提问于2016-08-18得票数 2
回答已采纳
我有一个数据文件，其中包含100列100个不同的太阳辐射随时间变化的序列。我想把所有这些序列画在同一张图上，用相同的时间x轴。有没有一种在pandas中不用指定列名就能做到这一点的方法呢？我还没有在结果文件中包含标头。数据序列的数量也会发生变化，所以我希望代码能够处理不同数量的数据集。 结果文件的Shapshot： ? 我一直在使用matplotlib，但我认为这在pandas中会更容易处理，但我在网上找到的所有内容都建议使用列标题。 到目前为止，我所知道的就是： data = pd.read_csv(outputFile)
data.plot.line(x="Time"
浏览 18提问于2021-07-10得票数 0
1回答
我试图在财务数据上创建一组滚动协方差矩阵(窗口大小= 60)。返回是一个125x3df。
import pandas as pd
roll_rets = returns.rolling(window=60)
Omega = roll_rets.cov()
Omega是一个375 x3数据帧，看起来像是一个多索引，即每个时间戳有3个值。
我实际上想要返回的是一组66个3x3协方差矩阵(即每个周期一个)，但我无法计算如何正确地迭代返回。我想我漏掉了一些显而易见的东西。谢谢。
浏览 2提问于2017-07-12得票数 1
回答已采纳
我有一个DB文件，它有两个列'a‘和'b’的表，以及大约1100万行。
当我将表加载到pandas.Dataframe并执行以下简单的筛选时
df = df[ abs(df['a']-df['b']) > 0.0001 ]
处理时间不超过500 ms。
但是，当我在sqlite3 shell中直接查询数据库时，如下所示
SELECT a, b
FROM table
WHERE abs(a-b)>0.0001
这个过程大约需要3秒。在我的实际工作中，我需要一个更复杂的查询，这会产生更大的开销。实际上，需要交互地更改过滤条件，这意味着我需
浏览 2提问于2019-12-30得票数 0
回答已采纳
我已经创建了一个包含32 in财务数据的SQLite数据库(我从csv文件开始，然后在pandas中使用to_sql命令)。更具体地说，该数据库有超过5.5亿行和6列(3个字符串列、2个浮点列和一个日期-时间列)。我想使用pandas执行一个简单的分组计数查询，但这似乎需要很长时间。我做了以下工作：
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
disk_engine = create_engine('sqlite:///trade_data.db')
df = pd.read_sql_query('
浏览 0提问于2015-05-07得票数 2
我不明白为什么我的代码不起作用。
如果我执行下面的代码，就会得到以下错误：
pandas.core.indexes.base.InvalidIndexError:只对唯一值的索引对象进行有效的索引。
创建的系列都有一个时间戳索引，其中一些条目是相同的。我不明白这个例子和熊猫有什么不同，因为dfs的指数也有相同的指数。
ds = pd.Series([dat[1] for dat in dic_data[name]], index=[dat[0] for dat in dic_data[name]], name=name) # create the series
ds_list.appe
浏览 5提问于2019-09-18得票数 1
嗨，我有一个psycopg2的结果集，如下所示
(
(timestamp1, val11, val12, val13, val14),
(timestamp2, val21, val22, val23, val24),
(timestamp3, val31, val32, val33, val34),
(timestamp4, val41, val42, val43, val44),
)
我必须返回行值之间的差异(时间戳列的例外)。每一行将减去前一行的值。第一行是
timestamp, 'NaN', 'NaN' ....
然后必须将其作为泛型对象(类似于以下对象
浏览 0提问于2014-06-02得票数 2
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我从一个在线API中收集了一系列数据点，每个数据点都有一个值和一个ISO时间戳。不幸的是，我需要循环它们，所以我将它们存储在一个临时的dict中，然后根据它创建一个熊猫数据，并将索引设置为时间戳列(简化的示例)：
from datetime import datetime
import pandas
input_data = [
'2019-09-16T06:44:01+02:00',
'2019-11-11T09:13:01+01:00',
]
data = []
for timestamp in input_data:
_dat
浏览 1提问于2020-08-19得票数 1
回答已采纳
假设我有两个数据文件：
#df1
time
2016-09-12 13:00:00.017 1.0
2016-09-12 13:00:03.233 1.0
2016-09-12 13:00:10.256 1.0
2016-09-12 13:00:19.605 1.0
#df2
time
2016-09-12 13:00:00.017 1.0
2016-09-12 13:00:00.233 0.0
2016-09-12 13:00:01.016 1.0
2016-09-12 13:00:01.505 0.0
2016-09-12 13:00:06
浏览 2提问于2016-11-09得票数 7
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我使用的是pandas数据帧，但无法解决这个问题：
我想我可能需要一些for循环，但是我被困在这个循环中了！
如果A列中从下到上的总和是28，我想返回总和是28的索引。在本例中，它将是10+7+11 = 28，索引(Date)是5，所以我想返回5。
Date__A
0_____11
1_____9
2_____10
3_____8
4_____2
5_____11
6_____7
7_____10
浏览 0提问于2021-11-01得票数 1
问题：
我想检查pandas.Timestamps列表中的哪些条目在pandas.Timestamp系列的数据中。问题是，当我使用in运算符来检查列表中的值是否在序列中时，会返回一个空列表，即使该系列中有一个特定的值。
代码：
一张时间戳清单：
dates_range = pd.date_range(start="2019-01-01", end="2019-01-31")
type(dates_range[0]) # pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp
包含时间戳的系列：
type(_201
浏览 1提问于2020-09-30得票数 1
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嘿，我正在使用NOAA的天气数据，我试图选择经度和纬度变量。
我只想创建一个名为lat和lon的变量，它等于数据集中的纬度和经度值。在打印数据集时，基于数据的纬度/经度变量与温度的“类型”不同。(你可以从照片中看到)。是否有任何方法使“类型”数据与该数据集中的温度/时间数据相等？
我很抱歉不能解释它，因为我感到困惑的部分原因是为什么它认为这些坐标变量不同于温度。
以下是有关数据集的信息。我想坐标是float64
Coordinates:
time datetime64[ns] ...
step timedelta64[ns] ...
s
浏览 6提问于2022-03-08得票数 0
我使用Python语言中的MuiliIndexed数据帧来处理一些带有时间信息的测量数据。 我使用‘h’作为第一级索引的名称，指示数据出现的小时，并使用'min‘作为第二级索引的名称，指示分钟。当我想要得到10:03到10:15或更长时间内数据的平均值时，我找不到合适的表示法来对数据进行切片。代码总是显示SyntaxError: invalid语法。 数据帧如下所示，命名为'means'： L = 0.96m L = 1.46m
h min
10 3 -0.116562 -0.110844
4
浏览 6提问于2019-06-22得票数 0
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我在Azure上创建了一个非常大的图像数据库，有几个TB，这些图像被分组在大约150,000张图像中。每个图像都是金字塔和平铺的，这意味着每个图像大约60个块。因此每个集合大约有1,000,000个数据块。
这些图像永远不会被完整地访问，只会根据所需的分辨率(金字塔级别)和图像的感兴趣区域(平铺)访问特定的块。
对于那些对Azure Blobs进行了广泛实验的人，你会推荐：
(A)保留一个50 of的大块，并在外部跟踪每个块的位置和长度(SQL数据库)，以便以后可以检索所需的块……
-或者-
(B)在一个容器中为整个集合创建大约8KB的1,000,000个blob，并使用blob URI根据约
浏览 0提问于2016-08-19得票数 2
2回答
如果我有如下数据
timestamp v
1 5
2 6
6 7
8 8
在Pandas中是否有一种方法可以创建一个完成丢失时间戳并使用v的最后赋值而不必在每一行之间迭代的dataframe？
timestamp v
1 5
2 6
3 6
4 6
5 6
6 7
7 7
8 8
我能够通过在行之间迭代并检测时间戳中缺少的值并添加v的最后一个值来解决
浏览 2提问于2021-05-03得票数 2
回答已采纳
我有一个数据框，其中包含很长一段时间内每分钟证券的价格。
我想提取一个子集的价格，每天1之间的某些时间。
下面是一个暴力强制的例子(为了简洁，使用每小时)：
dates = pandas.date_range('20180101', '20180103', freq='H')
prices = pandas.DataFrame(index=dates,
data=numpy.random.rand(len(dates)),
columns
浏览 3提问于2018-08-25得票数 3
为什么pandas.DataFrame的操作这么慢？！看下面的例子。
计量：
创建一个由随机浮点数填充的numpy.ndarray 创建一个用相同的填充的pandas.DataFrame
I度量下列操作的时间
numpy.ndarray的
- Take the sum along the 0-axis
- Take the sum along the 1-axis
pandas.DataFrame的
- Take the sum along the 0-axis
- Take the sum along the 1-axis
pandas.DataFrame.values ->
浏览 5提问于2020-05-27得票数 4
这听起来可能很荒谬但是..。如何在时间序列中仅选择每月前28天的数据？
我有跨越多年的timeseries索引数据(大多数天的数据)。我拥有的是这样的东西：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename')
Out:
Amount:
Date:
2014-07-14 76.59;
2014-07-11 1394.08;
2014-07-08 90.00;
2014-07-06 378.52;
2014-06-30 15.52;
2014-06-30
浏览 0提问于2015-01-25得票数 1
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