我正在从MongoDB集合中读取数据mongo_url='mongodb://localhost:27017/db'client=pymongo.MongoClient(mongo_url)db=client.dbcollection=db.colldocs=list(collection.find({},{"Date":1,"Cost":1,"_id":0}).sort("date",pymongo.ASCENDING))所以我最终得到了存储在文档中的字典列表，形式为[{u'Date':u'2008-01-01',u'Cost':8557.0},{u'Date':u'2008-01-
我想合并两个由time和id索引的数据集。问题是，每个数据集中的时间略有不同。在一个数据集中，时间(Monthly)是月中，也就是每个月的15号。在另一个数据集中，这是最后一个工作日。这应该仍然是一对一的匹配，但日期并不完全相同。我的方法是将月中日期改为工作日月末日期。数据:dt=pd.date_range('1/1/2011','12/31/2011',freq='D')dt=dt[dt.day==15]lst=[1,2,3]idx=pd.MultiIndex.from_product([dt,lst],names=['date','id'])df=pd.DataFrame(np.r
目前我有两个代表excel电子表格的数据框。我希望加入日期相等的数据。这是一对多连接，因为一个电子表格有一个日期，然后我需要添加具有相同日期的多行数据一个例子:ABdatedatadatedata02015-0-1...02015-0-1to2015-0-2...12015-0-2...12015-0-1to2015-0-2...在这种情况下，A的两行都将收到B的第0行和第1行，因为它们都在该范围内。我试过用df3=pandas.merge(df2,df1,how='right',validate='1:m',left_on='TravelDate/Range',right_on='E
我正在尝试为S&P500ETF创建30分钟数据的PostgreSQL表(spy30new，用于测试新插入的数据)来自具有15分钟数据(all15)的几只股票的表格。all15在“dt”(时间戳)和“instr”(股票代码)上有一个索引。我希望spy30new在“dt”上有一个索引。importnumpyasnpimportpandasaspdfromdatetimeimportdatetime,date,time,timedeltafromdateutilimportparserfromsqlalchemyimportcreate_engine#Queryall15engine=cre
我有一只PandasDataFrameDatetimeIndex:3425100entries,2011-12-0100:00:00to2011-12-3123:59:59Datacolumns:sig_qual3425100non-nullvaluesheave3425100non-nullvaluesnorth3425099non-nullvalueswest3425097non-nullvaluesdtypes:float64(4)我选择了DataFrame的一个子集使用.ix[start_datetime:end_datetime]然后我将其传递给peakdetectfunct
如果我在一个我知道有日期时间索引的DataFrame上使用type，我会得到:In[17]:type(df.index)Out[17]:pandas.tseries.index.DatetimeIndex但是当我测试它时，我得到:In[18]:type(df.index)=='pandas.tseries.index.DatetimeIndex'Out[18]:False我知道我假设类型的类型是字符串，但我真的不知道还能尝试什么，而且搜索没有任何结果。 最佳答案 您可以使用isinstanceDatetimeIndex类的:In[1
目录一、说明二、程序代码和出错描述三、合理化建议 3.1读入数据时指定索引3.2读入数据后，使用数据前指定日期（时间戳）索引 一、说明 我打算从比特币数据中获取烛台图。这是我在加载csv文件后选择我想要的数据框的代码。然而，用mplfinance显示的时候，总不能通过，解决后总结出，这个问题是，如何指定pandas的dataFrame的时间戳为索引的问题。解决后记录备忘。 显示如下提示： Expectdata.indexasDatetimeIndex？二、程序代码和出错描述 读入数据代码：df['Date']=pd.to_datetim
使用pandas.date_range(startdate,period=n,freq=f)函数，您可以创建一系列pandasTimestamp对象，其中freq可选参数表示范围内的频率(秒、分、小时、日...)。documentation没有提到预期传入的字面量，但是几分钟后你可以轻松找到大部分。's':第二个'min':分钟'H':小时'D':天'w':周'm':月但是，“y”、“Y”、“yr”等都不会创建以年份为频率的日期。有谁知道要传递什么，或者是否有可能？ 最佳答案 到年初或年底的年度索引频率为freq='A'对于年终频率
使用pandas.date_range(startdate,period=n,freq=f)函数，您可以创建一系列pandasTimestamp对象，其中freq可选参数表示范围内的频率(秒、分、小时、日...)。documentation没有提到预期传入的字面量，但是几分钟后你可以轻松找到大部分。's':第二个'min':分钟'H':小时'D':天'w':周'm':月但是，“y”、“Y”、“yr”等都不会创建以年份为频率的日期。有谁知道要传递什么，或者是否有可能？ 最佳答案 到年初或年底的年度索引频率为freq='A'对于年终频率
假设我有这样的DatetimeIndex:ed数据(当然会有几天):XYZtimestamp2013-01-0210:00:13.295000366-8242-18202013-01-0210:00:13.329000366-8016-18202013-01-0210:00:13.35200032-8016-18202013-01-0210:00:13.88200032-9250-18202013-01-0210:00:15.076000-302-9250-1820我希望它像这样多索引:XYZDateTime2013-01-0210:00:13.295000366-8242-18201
