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pandasDataFrameインデックスを整数から日時に変更する際に問題が発生します。reindexを呼び出して、表にリストされている日付の間の日付を入力できるようにしたいと思います。qstkも使用しているため、現時点ではpandas 0.7.3を使用する必要があり、qstkはpandas0.7.3に依存していることに注意してください。

まず、私のレイアウトは次のとおりです。

(Pdb) df
    AAPL  GOOG   IBM   XOM                 date
1      0     0  4000     0  2011-01-13 16:00:00
2      0  1000  4000     0  2011-01-26 16:00:00
3      0  1000  4000     0  2011-02-02 16:00:00
4      0  1000  4000  4000  2011-02-10 16:00:00
6      0     0  1800  4000  2011-03-03 16:00:00
7      0     0  3300  4000  2011-06-03 16:00:00
8      0     0     0  4000  2011-05-03 16:00:00
9   1200     0     0  4000  2011-06-10 16:00:00
11  1200     0     0  4000  2011-08-01 16:00:00
12     0     0     0  4000  2011-12-20 16:00:00

(Pdb) type(df['date'])
<class 'pandas.core.series.Series'>

(Pdb) df2 = DataFrame(index=df['date'])
(Pdb) df2
Empty DataFrame
Columns: array([], dtype=object)
Index: array([2011-01-13 16:00:00, 2011-01-26 16:00:00, 2011-02-02 16:00:00,
       2011-02-10 16:00:00, 2011-03-03 16:00:00, 2011-06-03 16:00:00,
       2011-05-03 16:00:00, 2011-06-10 16:00:00, 2011-08-01 16:00:00,
       2011-12-20 16:00:00], dtype=object)

(Pdb) df2.merge(df,left_index=True,right_on='date')
    AAPL  GOOG   IBM   XOM                 date
1      0     0  4000     0  2011-01-13 16:00:00
2      0  1000  4000     0  2011-01-26 16:00:00
3      0  1000  4000     0  2011-02-02 16:00:00
4      0  1000  4000  4000  2011-02-10 16:00:00
6      0     0  1800  4000  2011-03-03 16:00:00
8      0     0     0  4000  2011-05-03 16:00:00
7      0     0  3300  4000  2011-06-03 16:00:00
9   1200     0     0  4000  2011-06-10 16:00:00
11  1200     0     0  4000  2011-08-01 16:00:00
12     0     0     0  4000  2011-12-20 16:00:00

私は日時インデックスを取得するために複数のことを試みました：

1.）日時値のリストでreindex（）メソッドを使用します。これにより日時インデックスが作成されますが、DataFrame内のデータのNaNが入力されます。これは、元の値が整数インデックスに関連付けられており、datetimeに再インデックスすると、新しいインデックスがデフォルト値（fillメソッドが指定されていない場合はNaN）で埋められようとするためだと思います。したがって：

(Pdb) df.reindex(index=df['date'])
                     AAPL  GOOG  IBM  XOM date
date                                          
2011-01-13 16:00:00   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN
2011-01-26 16:00:00   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN
2011-02-02 16:00:00   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN
2011-02-10 16:00:00   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN
2011-03-03 16:00:00   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN
2011-06-03 16:00:00   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN
2011-05-03 16:00:00   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN
2011-06-10 16:00:00   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN
2011-08-01 16:00:00   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN
2011-12-20 16:00:00   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN

2.）元のdfと2番目のデータフレームdf2でDataFrame.mergeを使用します。これは、基本的に、他に何もない日時インデックスです。だから私は次のようなことをすることになります：

(pdb) df2.merge(df,left_index=True,right_on='date')
    AAPL  GOOG   IBM   XOM                 date
1      0     0  4000     0  2011-01-13 16:00:00
2      0  1000  4000     0  2011-01-26 16:00:00
3      0  1000  4000     0  2011-02-02 16:00:00
4      0  1000  4000  4000  2011-02-10 16:00:00
6      0     0  1800  4000  2011-03-03 16:00:00
8      0     0     0  4000  2011-05-03 16:00:00
7      0     0  3300  4000  2011-06-03 16:00:00
9   1200     0     0  4000  2011-06-10 16:00:00
11  1200     0     0  4000  2011-08-01 16:00:00

（およびその逆）。しかし、私はいつもこの種のこと、整数のインデックスで終わります。

3.）日時インデックス（dfの「date」フィールドから作成）と一連の空の列を持つ空のDataFrameから開始します。次に、同じ名前の列をdfの列と同じになるように設定して、各列を割り当てようとします。

(Pdb) df2['GOOG']=0
(Pdb) df2
                     GOOG
date                     
2011-01-13 16:00:00     0
2011-01-26 16:00:00     0
2011-02-02 16:00:00     0
2011-02-10 16:00:00     0
2011-03-03 16:00:00     0
2011-06-03 16:00:00     0
2011-05-03 16:00:00     0
2011-06-10 16:00:00     0
2011-08-01 16:00:00     0
2011-12-20 16:00:00     0
(Pdb) df2['GOOG'] = df['GOOG']
(Pdb) df2
                     GOOG
date                     
2011-01-13 16:00:00   NaN
2011-01-26 16:00:00   NaN
2011-02-02 16:00:00   NaN
2011-02-10 16:00:00   NaN
2011-03-03 16:00:00   NaN
2011-06-03 16:00:00   NaN
2011-05-03 16:00:00   NaN
2011-06-10 16:00:00   NaN
2011-08-01 16:00:00   NaN
2011-12-20 16:00:00   NaN

では、パンダ0.7.3で、整数インデックスの代わりに日時インデックスを使用してdfを再作成するにはどうすればよいですか？私は何が欠けていますか？

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1 に答える 1

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私はあなたが探していると思いますset_index：

In [11]: df.set_index('date')
Out[11]: 
                     AAPL  GOOG   IBM   XOM
date                                  
2011-01-13 16:00:00     0     0  4000     0
2011-01-26 16:00:00     0  1000  4000     0
2011-02-02 16:00:00     0  1000  4000     0
2011-02-10 16:00:00     0  1000  4000  4000
2011-03-03 16:00:00     0     0  1800  4000
2011-06-03 16:00:00     0     0  3300  4000
2011-05-03 16:00:00     0     0     0  4000
2011-06-10 16:00:00  1200     0     0  4000
2011-08-01 16:00:00  1200     0     0  4000
2011-12-20 16:00:00     0     0     0  4000
于 2012-12-29T00:21:11.740 に答える