我如何处理作为DatetimeIndex的Expect data.index？
我如何处理作为DatetimeIndex的Expect data.index？
提问于 2021-04-23 07:43:02
我正计划从比特币数据中得到一个烛台图。下面是我在加载csv文件后选择我想要的数据的代码。
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
start_date = '2016-02-27'
end_date = '2021-02-27'
mask = (df['Date'] >= start_date) & (df['Date'] <= end_date)
df = df.loc[mask]
df然后，我输入了制作烛台情节的代码，如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
! pip install --upgrade mplfinance
import mplfinance as mpf
import matplotlib.dates as mpl_dates
mpf.plot(df, type = 'candle', style = 'charles',
title = 'Bitcoin Price',
ylabel = 'Price (USD$)',
volume = True,
ylabel_lower = 'Shares \nTraded',
mav = (3,6,9),
savefig = 'chart-mplfinance.png')上面写着"TypeError: Expect data.index as DatetimeIndex“。所以我在谷歌上找到了解决方案，我试了一下：
df = dict()
df['Date'] = []
df['High'] = []
df['Low'] = []
df['Open'] = []
df['Close'] = []
df['Volume'] = []
for dict in df:
df['Date'].append(datetime.datetime.fromtimestamp(t).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df['High'].append(dict['High'])
df['Low'].append(dict['Low'])
df['Open'].append(dict['Open'])
df['Close'].append(dict['Close'])
df['Volume'].append(dict['Vol'])
print("df:", df)
pdata = pd.DataFrame.from_dict(df)
pdata.set_index('Date', inplace=True)
mpf.plot(pdata)这一次，它说“无效语法”--我不知道我在哪里弄错了，有什么我错过的吗？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-04-23 10:21:19
有两种简单的方法可以确保您的dataframe有一个pandas.DatetimeIndex作为dataframe索引：
调用
- 时，指示要为索引使用哪一列(应该是包含日期/日期时间的列)，并设置kwarg
这将自动将datetime列(通常是csv文件中的字符串)转换为DatetimeIndex对象，并将其设置为索引。
您可以在mplfinance存储库中的示例中看到这一点，在这里您可以在对read_csv()的调用中看到read_csv()。
- 使用
pandas.DatetimeIndex()
例如，而不是你写的东西，
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])，你会写：
df.index = pd.DatetimeIndex(df['Date'])另外需要注意的是，一旦dataframe有了DatetimeIndex，您就不需要在下一节代码中使用mask，而只需将切片如下所示：
start_date = '2016-02-27'
end_date = '2021-02-27'
df = df.loc[start_date:end_date]hth。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/67225879
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