問題タブ [datetimeindex]

株式市場データを含むパンダの日付フレームがあります。日付列 ('date') があります。

文字列を使用して日付にアクセスしようとすると、次のメッセージが表示されます。

呼び出して、明示的にインデックスを日時インデックスに設定します

これが私のクラスです：

メインの関連抜粋:

その結果：

私は何を間違っていますか？

時系列の pandas DataFrame から休日データを削除しようとしています。私が従う手順は、DatetimeSeries を処理し、関数 set_index() を使用して、この DatetimeSeries を DataFrame に適用します。これにより、休日のない時系列が得られます。この set_index() 関数が機能しません。コードをチェックしてください...

このプロセスは、別のプログラマーにとってはうまく機能しているように見えました。

data_day_No_Holiday DatetimeIndex で表されていないすべてのデータ行 (休日) を削除する結果となる DataFrame に DatetimeIndex を適用するデータ型変換または関数を提案できますか?

ありがとうございます。書式設定に誤りがあった場合や、関連情報を省略している場合はお知らせください...

PandasDatetimeIndexオブジェクト (データフレームのインデックスから取得) があり、各要素の曜日が必要です。私はPython 3.6.5Windows上で（64ビット）でこれを実行し、オブジェクトPandas 0.22.0を取得しています：Int64Index

例えば

および結果が配列として返されるスクリプトを実行していますpythonanywhere。Python 3.6.0Pandas 0.19.2

Indexこのコードを記述して、両方のプラットフォームで同じ結果 (理想的にはオブジェクト) を返すことは可能ですか?

だから私は力ずくでこれを行うことができますが、それは痛々しいほど遅いので、何かが欠けていると確信しています.

15 日などの固定長の (毎日の) DatetimeIndex を作成したいとしますが、いくつかの注意点があります。

• 15 日間インデックスが週末に終了する場合、実際にはインデックスの最後の金曜日に終了します。
• 15 日間に検閲された日付が含まれる場合、検閲された日付は 15 日間のカウントにはカウントされません。また、検閲された日付は、15 日間をはるかに超えて実行される可能性があります。

ポイント 2 を詳しく説明するために、2018 年 1 月 1 日から開始するとしますが、2018 年 1 月 12 日から 2018 年 2 月 14 日までは検閲されているため、15 日間は次のようになります (ブルート フォース アプローチ)。

与える：

どちらが正しい。最終的なインデックスではすべての週末を無視しましたが、実際には週末をカウントしないことで 15 日間の期間が押し出されるため、検閲された日付の値には含まれていませんでした。このインデックスは週末をカウントし (ただし、週末は使用しません)、計算された値が週末に当たる場合は、1 つ前の金曜日にのみ終了する必要があります。

上記は、明らかに混乱しています。これを行うためのよりクリーンな方法があることを願っています。特に、最初から必要以上に長いインデックスを事前に作成したり、複数の中間リストを作成したりしないでください。