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私は Python と Pandas が初めてで、日付系列によるインデックス作成に問題があります。「mm/dd/yyyy」形式の日付と株価で構成される SQLite データベースから DataFrame にデータを取り込もうとしています。次に、set_index を使用して新しい DataFrame を作成し、日付で価格のインデックスを作成します。データセットの日付を使用して、新しいインデックスを日付系列として設定するにはどうすればよいですか? これには日時変換が必要ですか、それとも DataFrame にはオブジェクトから日付系列に変換する機能がありますか?

以下は私が使用しているコードです：

import sqlite3 as db
import pandas as p

dbcon = db.connect(...ETF_DATA_TEST.db)
c = dbcon.cursor()
c.execute(""" QUERY """)
rs =p.DataFrame.from_records(c.fetchall(),columns =['Date','Price'])
data = rs.set_index('Date')

ありがとう

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datetime.datetime.strptime を使用して「日付」文字列を解析し、datetime.datetime 型から numpy.datetime64 値を作成できます。

data = rs.reindex(numpy.array([(lambda x : datetime.datetime.strptime(x,'%m/%d/%Y'))(x) for x in rs['Date']],dtype='datetime64[us]')
于 2012-12-05T19:27:24.563 に答える