Hello! This is a CSV table.我尝试将CSV输出与Pyhton相结合来创建甘特图。CSV文件中的每一列都表示一个日期和时间,例如start1是小时和start2 -分钟。之后,我使用pd.to_datetime(data["start1"], format="%H")进行适当的格式化。start2也是如此。问题是:如何在pandas DataFrame中组合这两列,以获得"%H-%M"格式的一列?比如数据“start”。下面是data.head() output and代码: import numpy as np
imp
在使用Pandas导入和索引大型数据集时,是否可以使用TQDM进度条?
以下是我正在导入、索引和使用to_datetime的一些5分钟数据的示例。这需要一段时间,如果能看到进度条就好了。
#Import csv files into a Pandas dataframes and convert to Pandas datetime and set to index
eurusd_ask = pd.read_csv('EURUSD_Candlestick_5_m_ASK_01.01.2012-05.08.2017.csv')
eurusd_ask.index = pd.to_
我有一张每分钟一排的数据。我需要访问与当前分钟对应的行。
value
2022-01-12 11:27:24+01:00 a
2022-01-12 11:28:41+01:00 b
2022-01-12 11:29:36+01:00 c
2022-01-12 11:30:11+01:00 d
2022-01-12 11:31:03+01:00 e
2022-01-12 11:32:39+01:00 f
我只需要一分钟就能匹配。我尝试用pandas和datetime找到当前的时间(再现它的代码):
我正在检索雅虎股票报价器数据,并希望将给定的货币转换为欧元。为此,我使用Python Library Currency Converter和pandas方法multiply。 其中一列,交易量,不应该被“转换”-跳过它的最好方法是什么?这是我目前所拥有的: import pandas as pd
import datetime
import pandas_datareader.data as web
from pandas import Series, DataFrame
from currency_converter import CurrencyConverter
start = da
我试图在TA中实现随机指示符,但是我得到了上面的错误。错误在最后一行。请参阅下面的代码:
import pandas_datareader as pdr
import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
import talib as ta
#Download Data
aapl = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start=datetime.datetime(2006, 10, 1), end=datetime.datetime(2012, 1, 1))
#Saves Data as C
我正在使用pandas_datareader返回股票价格。该文件称,熊猫的数据框架由pandas_datareader返回。问题是返回数据帧时使用的是空白列名。这意味着在重命名列之前,我(相信这是真)不能添加另一列。总之,这是我的代码:
from datetime import datetime, timedelta
from pandas import pandas as pd
from pandas_datareader import data, wb
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.dates import Dat
基本上,对于给定的行i,我尝试将列'Adj‘中的i值赋给基于另一列'Local Max String’中的值的某个值。基本上,'Local Max String‘中的第i行的值需要在DataFrame的另一列'Date String’中进行搜索,然后包含该值的行第q行的'Adj Close‘列中的值是第i行的'Adj’列的值。
如果这很难理解,我很抱歉。下面的for循环完成了我想要做的事情,但我认为在Pandas中应该有更好的方法来完成它。我尝试使用apply和lambda函数,但它显示赋值是不可能的,而且我不确定我这样做的方式是否正确。for循
我正在尝试在Pandas DataFrame的DateTime索引中添加几秒钟。
为了做到这一点,我需要从另一列中减去值:
>>> frame["s_eventdatetime"] = frame["eventdatetime"].apply(lambda x: x - datetime.timedelta(seconds=frame["seconds"]))
TypeError: unsupported type for timedelta seconds component: Series
是否有人知道如何对相应的行值执行
我的pandas数据帧中的一列表示我使用datetime计算的时间增量,然后导出到csv并读回pandas数据帧。现在,列的dtype是object,而我希望它是timedelta值,这样我就可以在dataframe上执行groupby函数。下面是字符串的外观。谢谢!
0 days 00:00:57.416000
0 days 00:00:12.036000
0 days 16:46:23.127000
49 days 00:09:30.813000
50 days 00:39:31.306000
55 days 12:39:32.269000
-1 days +
我有以下代码: import pandas as pd
from pandas import datetime
from pandas import DataFrame as df
import matplotlib
from pandas_datareader import data as web
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import fxcmpy
import numpy as np
print(con.get_instruments())
symbols = con.get_instruments()
tic