如何通过datetimeindex选择部分数据帧？
通过datetimeindex选择部分数据帧可以使用以下方法：
- 使用切片操作：可以通过切片操作来选择指定时间范围内的数据帧。例如，假设你有一个名为df的数据帧，其中的索引是一个DatetimeIndex，你可以使用以下代码选择从某个日期开始到某个日期结束的数据帧：
df_selected = df['start_date':'end_date']其中，start_date和end_date是你想选择的时间范围的起始日期和结束日期。
- 使用布尔索引：你可以使用布尔索引来选择满足特定条件的数据帧。例如，假设你想选择所有日期在某个特定日期之后的数据帧，你可以使用以下代码：
df_selected = df[df.index > 'specific_date']其中，specific_date是你想选择的特定日期。
- 使用loc方法：loc方法可以根据索引标签选择数据帧的特定行。你可以使用以下代码选择满足特定时间范围的数据帧：
df_selected = df.loc['start_date':'end_date']其中，start_date和end_date是你想选择的时间范围的起始日期和结束日期。
以上是通过DatetimeIndex选择部分数据帧的几种常用方法。根据具体的需求和数据结构，你可以选择适合的方法来实现你的目标。
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1回答
我正在尝试转置具有日期时间索引的数据帧。
1 2
2015-01-01 100 20
2015-02-01 100 50
2015-03-01 100 78
然而，在传输之后，当我试图从这些数据帧中选择列时，我得到了keyerror：
df.T[['2015-01-01', '2015-02-01']]
错误：
KeyError: "None of [Index(['2015-01-01', '2015-02-01'], dtype='object', name=
浏览 11提问于2019-11-25得票数 2
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如何创建用于原始数据系列的datetime索引"foo"。(示例是每15秒“foo”和每30秒“foo2”)。如果原始序列可以插入到“基本”数据帧中，我想使用“foo”来重新转换数据帧。
如果需要组合df " foo“和df "foo2”的序列，内存命中率会是什么，最好用原始数据序列填充foo索引。
编辑:在import pandas之后，datetime.timedelta停止工作
浏览 0提问于2012-04-05得票数 2
1回答
好的，我有两个数据帧，都是以日期时间为索引的。
当我调用df1索引时，我得到：
df1.index[0]
Timestamp('2016-03-04 00:00:00')
当我调用df2索引时，我得到：
df2.index[0]
Timestamp('2016-03-11 00:00:00', freq='W-FRI')
我在试着删除freq=‘W’部分。当我调用第一个索引时，我希望我的第二个数据帧(df2)返回以下内容：
df2.index[0]
Timestamp('2016-03-03 00:00:00')
非常感谢。这种微
浏览 2提问于2019-11-08得票数 3
1回答
我有一个缺少行的数据帧，我对其进行插值和重新采样。我想知道是否有一种方法可以在重采样数据帧时获取添加到数据帧中的行的索引？ 这就是我创建/重采样/插值数据帧的方式： import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import *
# Create df and drop a few rows
rng = pd.date_range('2000-01-01', periods=365, freq='D')
df = pd.DataFrame({'Val': np.random.rand
浏览 25提问于2021-10-29得票数 2
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1回答
我制作了一堆这样组织的数据帧(让我们称之为df)：
2014-12-31 2013-12-31 2012-12-31 2011-12-31
After Tax ROE 32 11 318 114
Cash Ratio 91 126 41 159
Current Ratio 152 188 97 195
Gross Margin 28
浏览 0提问于2015-09-19得票数 0
我有一个熊猫数据帧，索引如下：
DatetimeIndex(['2013-04-16', '2013-04-17', '2013-04-18', '2013-04-19',
'2013-04-20', '2013-04-21', '2013-04-22', '2013-04-23',
'2013-04-24', '2013-04-25',
...
浏览 0提问于2017-07-16得票数 1
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1回答
我正在努力学习更多关于多变量时间序列预测的知识。我想根据天气数据来预测难民抵达欧洲的情况。到达数据来自不同的来源，天气数据也是如此。有没有办法将这两者结合起来，以便有一个用于多变量时间序列预测的数据集?1个时间序列:每月到达数据2个时间序列:天气数据 有没有可能用天气数据和到达数据制作一个数据帧，用于多变量时间序列预测？ 对于这项任务，我使用panda作为我的主要库，并使用其他一些库进行时间序列分析。 通过pandas和numpy实现了该算法。
浏览 6提问于2021-07-05得票数 0
1回答
我正在尝试处理未来的值：
last_date = df.iloc[-1]
print(last_date)
last_unix = last_date.Timestamp
# one_day = 86400
one_minute = 60
next_unix = last_unix + one_minute
matplotlib.rc('figure', figsize=(20, 10))
for i in forecast_set:
next_date = datetime.datetime.fromtimestamp(next_unix)
# next_da
浏览 0提问于2018-02-19得票数 1
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假设我有以下熊猫数据帧：
+---------------------+---------+-------+-----+
| observed_cats_count | year | month | day |
+---------------------+---------+-------+-----+
| 2 | 2019 | 10 | 19 |
| 3 | 2019 | 10 | 18 |
| 5 | 2019 | 10 | 16 |
浏览 12提问于2019-11-18得票数 1
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我有一个时间序列数据，每分钟都有数据，但由于传感器的一些问题，有时数据不被获取和分钟数据没有记录。我想知道这是在哪一天哪一小时发生的。我有熊猫的数据。这是我要存储在数据帧中的代码片段，我想显示没有收到哪一分钟的数据。
l=['Year', 'Month', 'Day', 'Hour', 'Minute']
df = pd.DataFrame(columns=l)
k=0
if __name__ == '__main__':
client = MongoClient("localho
浏览 3提问于2017-12-15得票数 2
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我有一个以date作为index的pandas main_df数据帧
<bound method Index.get_value of DatetimeIndex(['2021-05-11', '2021-05-12','2021-05-13'],
dtype='datetime64[ns]', name='date', freq=None)>
我尝试做的是根据特定的日期获取行。
我试过这个main_df.loc['2021-05-11']，它工作得很好。
但是如果我传递一个date对
浏览 24提问于2021-05-13得票数 1
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1回答
如何将这些日期行合并为月份？
、、、、
我有一个用于covid案例的多个csv文件数据帧，如下所示： Region active
Date
2020-03-20 Tabuk 1
2020-03-21 Tabuk 1
2020-03-22 Tabuk 1
2020-03-23 Tabuk 1
2020-03-24 Tabuk 1
... ... ...
2021-02-04 Tabuk 8
2021-02-04 Tabuk 3
2021-02-04 Tabuk 34
2021-02-05 Tabuk 4
2021-02-05 Tabuk 34 正如您所看到
浏览 40提问于2021-02-25得票数 0
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3回答
我正在尝试过滤列中某个日期的数据帧。colum条目是时间戳，我尝试从这些时间戳构造一个布尔向量，检查某个日期。我试过了：
filterfr = df[((df.expiration.month==6) & (df.expiration.day==22) & (df.expiration.year==2002)]
它不起作用，因为“Series”对象没有“month”属性。如何做到这一点？
浏览 1提问于2014-02-14得票数 2
1回答
我使用的是pandas，其中一列是年份和时间结构。就像这样
2017-10-06T00:00:00+00:00
至少在一开始，我想我还没有给它分配过时区。
但是，如果我尝试使用以下命令设置时区
data[datetime] = pd.to_datetime(data[datetime], errors='coerce', yearfirst=True).dt.tz_localize('UTC')
我的问题是，它本来就是“对象”，怎么可能被唤醒呢？如果它是tz感知的，那么它使用的是哪个时区？如果我使用tz_convert，它会改变列中的值吗？
因为我有另一个数据
浏览 0提问于2021-01-30得票数 1
2回答
请帮我将这个时间戳四舍五入到秒，我有数据帧索引是时间戳的序列，如下所示。如何将索引舍入到最接近的第二位？ Timestamp('2019-06-16 07:53:32.961000') 预期结果 Timestamp('2019-06-16 07:53:33')
浏览 13提问于2019-09-27得票数 1
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1回答
我刚接触蟒蛇和熊猫。 我正在尝试编写一些代码，其中比较了由datetime索引的熊猫数据帧的倒数第二行和数据帧的最后一行。但是，我在尝试正确比较索引时遇到了问题。 例如，对于数据帧， dti = pd.date_range('2018-01-01', periods=10, freq='D')
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), index=dti, columns=['value', 'value1', 'value2', 'value3']) 生
浏览 33提问于2020-04-21得票数 0
我正在尝试迭代一个熊猫数据帧，在那里我有dateTimeIndex作为我的索引，推特文本和添加的每条推文的情绪(所以有三列)。我是python的新手，正在寻找每天的整体情绪(所以每行只有一天，有整体情绪。我在这里用“groupby”对吗？有没有一种有效的方法可以做到这一点？
浏览 2提问于2019-07-24得票数 0
我正在使用pandas datareader来获取股票数据。
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
ABB = web.DataReader(name='ABB.ST',
data_source='yahoo',
start='2000-1-1')
但是，默认情况下，没有在结果数据帧上设置freq。我需要freq才能像这样使用索引导航：
for index, row in ABB.ite
浏览 3提问于2017-01-09得票数 22
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我已经使用Pandas将csv文件读取到数据帧中，csv格式如下。我想把“时间列信息”在6/3/2011-10/20/2011间隔之间的行放到另一个数据帧中。我怎样才能在Pandas中高效地做到这一点？
浏览 4提问于2018-08-10得票数 0
在pandas中，如何操作按索引选择的列中的行子集？ 特别是，我如何才能将1.0添加到这里的y列，只有在日期大于2016-08-04的情况下才能添加1.0？ >>> pandas.DataFrame(
... index=[datetime.date.today(), datetime.date.today() + datetime.timedelta(1)],
... data=[[1.2, 234], [3.3, 432]],
... columns=['x', 'y'])
x y
2016-08-04
浏览 52提问于2016-08-04得票数 2
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我正在从文件中读取一些csv日志数据，并使用日期、时间字段作为帧的索引。当我绘制时间序列时，绝对时间显示在X轴上。我想显示x轴上相对于开始时间的时间。该怎么做呢？
例如:下面是一个x轴示例：
23:59:57--------+23:59:58----------23:59:59--------+00:00:00--------------+
我希望是这样的：
0---------00:00:01----------00:00:02--------+00:00:03--------------+
浏览 1提问于2013-02-14得票数 2
回答已采纳
4回答
我正在尝试编写一个函数，使用户能够轻松地选择pandas数据帧中的特定单元格并更改其值。例如，在下面的数据框中，我希望用户能够按日期和操作选择一个单元格，即"2018-03-02“和"Manure"，并将值更改为"1”。
我在2018-03-02已经做到了这一点，通过使用这个代码“剪切”(数据帧被命名为q)：
q.iat[1,1]=1
但是，我希望能够使用像q.iat["2018-03-02", "Cutting"]=1这样的东西来更改单元格，但不确定如何做到这一点，因为它说.iat只能识别整数位置。除了.iat之外，还有什么我
浏览 0提问于2019-01-14得票数 2
1回答
我有一个数据帧，它有一个多索引的形式：
(label, date)
其中label是字符串，date是DateTimeIndex。
我想按date对我的数据帧进行切片；例如，我想获取2007到2009年之间的所有行：
df.loc[:, '2007':'2009']
看起来第二部分(我放日期的地方)实际上是在切分列。
如何对date进行切片
浏览 3提问于2020-05-31得票数 1
我使用fxcmpy从FXCM下载数据，这是数据的样子：
在索引列中，我只希望有时间没有日期，如何做到这一点。
这是代码：
import fxcmpy
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
con = fxcmpy.fxcmpy(config_file='fxcm.cfg', server='demo')
# To check if the connection is established
if(con.is_connected):
print('Connection
浏览 7提问于2019-11-25得票数 1
回答已采纳
1回答
我从这个数据框中绘制数据。 Date 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Date
01-01 12.896 13.353 12.959 13.011 13.073 12.721 12.643 12.484 12.876 13.102
01-02 12.915 13.421 12.961 13.103 13.125 12.806 12.644 12.6
浏览 8提问于2020-06-19得票数 1
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1回答
我有一个这样的数据帧：
Month/Year Value
01/2018 100
03/2018 200
06/2018 800
缺少2018年2月、2018年4月和2018年5月的值，因为这些月份的值没有更改。我希望有一个数据帧，其中包括丢失的月份和值按比例增加：
Month/Year Value
01/2018 100
02/2018 150
03/2018 200
04/2018 400
04/2018 600
06/2018 800
感谢您对解决方案的帮助！
浏览 4提问于2018-07-26得票数 0
回答已采纳
1回答
我用下面的datetime轴绘制了一个图。
我如何才能将其更改为从早上6点开始到凌晨3点结束(而不是从晚上7点开始到下午4点结束)？如果这是相关的，这就是我制作情节的方式：
df.plot(df.sttm, legend=False)
其中df是pandas数据帧。
浏览 4提问于2016-11-03得票数 0
我有以下代码： # Get the min and max dates
minDate, maxDate = df2.select(f.min("MonthlyTransactionDate"), f.max("MonthlyTransactionDate")).first()
d = pd.date_range(start=minDate, end=maxDate, freq='MS')
tmp = pd.Series(d)
df3 = spark.createDataFrame(tmp) 我已经检查了tmp，我有一个熊猫数据帧的日
浏览 80提问于2019-01-02得票数 2
回答已采纳
我在熊猫有个数据帧。
其中一列是时间戳。我正在使用以下内容从数据中删除所有周末：
df = df[df['TIMESTAMP'].apply(pd.datetime.weekday)<5]
代码需要9秒才能运行。有没有更快的方法来做这件事？
提前谢谢。
浏览 1提问于2013-07-23得票数 1
我第一次使用panda遇到了困难
我有一个包含年、月、日和小时的数据帧，它们分别位于不同的列中。
据我所知，这个数据帧没有索引。
我正在尝试创建此数据帧的datetime索引：
def createTimeStamp(year, month, day, hour):
return DatetimeIndex(datetime(.........))
df['TimeStamp'] = df.apply(createTimeStamp(df['year'], df['month'], df['day'], df['
浏览 3提问于2016-04-09得票数 3
回答已采纳
通过打印数据帧的开头，我可以
print(IRdaily.head())
None
1 mo 3 mo 6 mo 1 yr 2 yr 3 yr 5 yr 7 yr 10 yr 20 yr 30 yr
Date
1990-01-02 NaN 7.83 7.89 7.81 7.87 7.90 7.87 7.98 7.94 NaN 8.00
1990-01-03 NaN 7.89 7.94 7
浏览 0提问于2018-06-11得票数 4
1回答
我有一个头像这样的数据帧df： amount_1 ... factor
date ...
2014-04-21 931.550533 ... 100.0
2014-04-22 932.174195 ... 100.0
2014-04-23 946.622481 ... 100.0
2014-04-24
浏览 9提问于2020-03-29得票数 0
我有一个带有时间戳列的dataframe。我想把它转换成datetime.datetime格式。这就是我尝试过的：
import pandas as pd
ts = pd.Timestamp('2019-01-01 00:00:00', tz=None)
df = pd.DataFrame({"myDate": [ts]})
df["myDate"] = df["myDate"].dt.to_pydatetime()
myList = df["myDate"].dt.to_pydatetime()
print
浏览 0提问于2019-01-14得票数 3
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数据帧(df)如下所示：
Date Caller Called
0 2011-01-01 00:00:00 Sarah Claire
1 2011-01-01 00:00:00 Sarah Ryan
2 2011-01-01 00:00:00 Sarah Alex
3 2011-01-02 00:00:00 Sarah Max
4 2011-01-02 00:00:00 Sarah Phoebe
number_date = df.groupby(['Caller',pd.DatetimeInd
浏览 0提问于2016-03-01得票数 3
我面临着一个困难，因为我需要连接两个数据帧。我通常使用pd.merge()。但在本例中，我得到了一个ValueError，并且建议我使用pd.concat()。所以，我的案例是：
我有两个数据帧，df1和df2，下面是它们的索引。
In [15]: df1.index
Out[15]:
DatetimeIndex(['2019-11-03 00:00:00', '2019-11-03 01:00:00',
'2019-11-03 02:00:00', '2019-11-03 03:00:00',
浏览 74提问于2019-11-18得票数 1
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3回答
我有一个数据帧，例如：
Date B C
20.07.2018 10 8
20.07.2018 1 0
21.07.2018 0 1
21.07.2018 1 0
如何计算每个日期每列的零值和非零值？使用.sum()对我没有帮助，因为它将对非零值求和。
例如:零值的预期输出：
Date B C
20.07.2018 0 1
21.07.2018 1
浏览 2提问于2018-07-26得票数 8
回答已采纳
1回答
我想将两个数据帧合并在一起。第一个数据帧是通过将三个数据帧相加而创建的。这些数据帧包含不同公司的相同数据。
df_ipos_401 = pd.read_csv("C:/Users/niklas/Documents/BA/Daten/Daten-Regression/401_IPO_data_maximal_csv.csv", header = 0, usecols=['CUSIP9From6_norm','Issuer', 'IssueDate', 'MainSICCode'])
df_ipos_401.colum
浏览 0提问于2020-08-28得票数 0
3回答
我有多个数据文件，其中包含
Name - category - type
---------------------------
Date - index - datetime64
X - variable - str
Y - variable - str
所有数据都按其索引(Date)进行排序。因此，第一个条目是每个数据的最早日期。
df1
Date X Y
2017-09-11 foo bar
2017-09-12 foo bar
df2
Date X Y
2017-01-13 fo
浏览 2提问于2018-03-28得票数 1
回答已采纳
1回答
数据帧按索引分组
、、、、
示例数据帧：
A
date
2010-01-01 1
2010-01-02 2
2010-02-01 3
2010-02-02 4
2010-03-01 5
2010-03-02 6
我想返回另一个按月分组的数据帧，所以我已经这样做了：
month = df.groupby(df.index.to_period('M')).first()
# outcome
A
date
2010-01 1
2010-02 3
2010-03 5
浏览 6提问于2020-07-30得票数 0
回答已采纳
在示例数据帧上 data = pd.DataFrame(np.random.rand(6,2), columns = list('ab'))
dti = pd.date_range(start='2019-02-12', end='2019-02-12', periods=6)
data.set_index(dti, inplace=True) 收益率： a b
2019-02-12 00:00:00 0.909822 0.548713
2019-02-12 01:00
浏览 6提问于2019-02-12得票数 0
回答已采纳
1回答
如何将时间序列数据帧填充到月底
、、、、
我有一个数据帧，其中的索引是日期(每天，跳过周末)。这些数据是从API下载的，用于进一步的财务分析，但是分析/代码只在日期索引中的最后一天是月底时运行，如果不是，我希望代码找到月底，并使用每列的最后可用值填充从今天日期到月底日期的数据帧。 所以我有： Date Value
... ...
2020-06-23 7
2020-06-24 7.1
2020-06-25 7
2020-06-26 7.3 (assume today) 我想要的是： Date
浏览 23提问于2020-06-30得票数 2
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1回答
连接两个数据帧
、、、、
我有两个数据集，我将它们放入两个数据帧中
NAB.AX CBA.AX
Close Volume Close
Date Date
2013-10-02 06:52:32 36.51 4962900 2013-10-02 06:
浏览 1提问于2014-03-07得票数 0
1回答
我有许多时间序列.csv文件正在读取到一个数据帧(df)中。我想创建另一个数据帧，它将所有这些数据帧的总和加在一起。 数据帧的示例如下。示例df 1： date BBG.XASX.ABP.S_price BBG.XASX.ABP.S_pos BBG.XASX.ABP.S_trade \
0 2017-09-11 2.8303586 0.0 0.0
1 2017-09-12 2.8135189 0.0
浏览 16提问于2019-03-11得票数 1
回答已采纳
我有一个由23个序列组成的pandas数据帧，默认序列索引为(0,1,2，...)通过导入ndarray获得。
数据帧中的两个序列包含记录时间信息。一个序列(‘秒’)包含自1900年开始以来的秒数。另一个序列(‘纳秒’)包含相应秒的纳秒数。
在python中，转换可以(在单个记录上)完成，如下所示：
import datetime as dt
Mydt = dt.datetime(1990,1,1,0,0,0) + dt.timedelta(seconds = 706500000)
print Mydt
pandas方法中是否存在执行类似的数组计算来获得datetime(64)日期/时间戳的方
浏览 4提问于2012-08-29得票数 4
回答已采纳
我有一个如下结构的数据帧(以逗号分隔值的形式显示)：
day date hour cnt
Friday 9/15/2017 0 3
Friday 9/15/2017 1 5
Friday 9/15/2017 2 8
Friday 9/15/2017 3 6
...........................
Friday 9/15/2017 10
...........................
Saturday 9/16/2017 21 5
Saturday 9/16/201
浏览 1提问于2017-10-27得票数 0
2回答
我很难从数据帧中随机选择行。通常，使用np.random.choice(data,size=1000)选择一行不是问题。我假设replacement=True. .。但是，我需要随机选择一个小时，作为输出，接收每个季度的4行。
可供选择的数据帧如下(1132行)：
data=
Price Consume Feed
StartTime
2018-07-04 02:00:00 45.80 67.91 67.91
2018-07-04 02:15:00 45.80
浏览 26提问于2019-08-19得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个包含200列的dataframe，其标头格式为日期时间
2001-01-01 | 2001-02-01 | 2001-03-01 |以此类推
我想对列重新采样，这样我就可以得到季度平均值的列。
2001q01 | 2001q02 |以此类推
下面是我的重采样代码行：
df.resample('Q', axis=1)
不幸的是，我得到了一个错误，因为我的dataframe是一个整数索引列，据我所知，resample也试图在索引上执行。
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodInd
浏览 2提问于2016-12-31得票数 1
1回答
我试图使用以下方法更改数据帧的频率：
df2 = df.resample('M').asfreq()
或
df = df.asfreq('M')
它以“日期时间”为索引，但我得到以下错误消息：
"ValueError: cannot reindex from a duplicate axis"
在阅读其他帖子之后，这是由于我的索引中有重复的条目，但是我只在日期上有重复的条目，而不是在使用以下方法进行检查时：
df[df.index.duplicated()]
我得到：
02:36:422015-08-11 06:07:172015-08-12
浏览 4提问于2021-02-03得票数 0
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5回答
在熊猫中拆分时间戳日期
、、、、
我有一个关于熊猫问题的问题：
因此，我有一个数据帧，如下所示：
timestamp user exercises
2018-01-01 John 7
2018-01-01 Mary 9
2018-02-01 John 3
2018-02-01 Mary 2
2018-03-01 John 1
2018-03-01 Mary 5
2019-01-01 John 3
2019-01-01 Mary 4
201
浏览 0提问于2019-05-04得票数 1
我正在尝试为一个机器学习项目将xarray数据数组转换为pandas数据帧，但是时间数据似乎是cftime.DatetimeJulian格式的，不能使用pandas to_datetime()方法进行转换。有什么建议吗？谢谢。 nor_xr.time
<xarray.DataArray 'time' (time: 1372)>
array([cftime.DatetimeJulian(2015, 3, 31, 0, 0, 0, 0, 0, 90),
cftime.DatetimeJulian(2018, 12, 31, 0, 0, 0, 0, 6,
浏览 411提问于2019-04-22得票数 5
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