問題タブ [datetimeindex]
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python - pandas datetimeindex を 1 期間延長する
考えますDateTimeIndex dates
オブジェクトに付属する周波数でインデックスを 1 期間延長したい。
私が期待する
私はもう試した
でも
- の頻度を使用するために一般化されていません
dates - パフォーマンスの警告が表示される
PerformanceWarning: ベクトル化されていない DateOffset が Series または DatetimeIndex に適用されています
python - パンダのtimedelta出力を日から四半期に変換します
ここに私の入力があります：
ここに私の出力があります:
ただし、上記の時間差を 2 つの日付間の日数から、これら 2 つの日付間の四半期に変換したいと考えています。どうすればこれを達成できますか？出力は「5」である必要があります
python - DatetimeIndex から時刻のリストへ
私の目的は、1 日 5 分の時間のリストにすでにパッケージ化された時間 (秒単位) のリストを作成することです。これは、「2016-07-08」の 1 日全体を 5 分でパッケージ化する私のコードです。
結果 ：
これは、すべての時間を (秒単位で) 5 分ごとに含めるコードです。
結果 ：
これは私にぴったりです！pandas.tseries.index.DatetimeIndex. ではなく、リストが必要になりました。 .tolist() メソッドは次のようにします。
結果 ：
私はこのようなものが欲しい：
何か案は ？
python - Pandas DatetimeIndex の奇妙な動作
たとえば、インデックスが文字列、年-月である DataFrame を処理します。
ただし、インデックスはいっぱいではありません。たとえば2007-02、欠落しています。私が望むのは、DataFrame を完全なインデックスで再インデックス化することです。
私が試したこと：
インデックスは毎月末日です。
インデックスは毎月の始まりです。
この問題を処理するにはどうすればよいですか?
pandas - 時/分/秒に基づいて DateTimeIndex データを分割する
時間、分、または秒に基づいて分割したい時系列データがあります。これは通常、ユーザー定義です。どうすればできるのか知りたいです。
たとえば、次のことを考慮してください。
出力は次のとおりです。
時間ごとに分割したいとします。ファイルに保存できる 1 つのチャンクとして、次のものが必要です。
2 番目のチャンクは次のようになります。
等々...
次のような論理条件に基づいて純粋に実行できることに注意してください。
と繰り返す……。
しかし、サンプリングが変更された場合はどうなりますか? コードの量が少なく効率的なマスクまたは何かを作成する方法はありますか? 10 GB のデータがあります。
python - パンダ：日曜23時～金曜23時（1年スパン）のデータを選択
時系列値が非取引期間全体で繰り返される非取引日 (例: 週末) を含む、2015 年全体にわたる分単位のユーロ-米ドル為替レートの時系列があります。
日曜日の午後 23 時から金曜日の午後 23 時までのデータのみを選択して、そのような期間を破棄する必要があります。
Pandas の解決策はまだ見つかりません (1 日の中で時間を選択する方法と、日を選択する方法を知っています)。単純に時間を 1 時間ずらして、営業日のみを選択することもできますが、これは最適なソリューションではありません。
これを達成する方法について何か考えはありますか？
データの例:
python - Timeseries を 1 日ずつ繰り返す
大規模な編集:
わかりましたので、分レベルの時系列データフレームがあります。例として、このデータフレームは 1 年分のデータです。このデータを毎日反復処理する分析モデルを作成しようとしています。
この関数は次のことを行います: 1) データフレームから 1 日分のデータをスライスします。2) 毎日のスライスの 30 分 (1 日の最初の 30 分間) のサブスライスを作成します。3) 両方のスライスからのデータを関数の分析部分に渡します。4) 新しいデータフレームに追加します。5) 完了するまで反復を続けます。
データフレームは次の形式です。
pandas の datetimeindex 機能がこのタスクを実行するための最良の方法であるように思えますが、どこから始めればよいかわかりません。
(1) .rollforward 機能を使用して、df 開始日時から開始し、反復ごとに 1 日ロールフォワードできるようです。
(2) df.loc[mask] を使用してサブスライスを作成します。
（2）の後にそれを理解できると確信していますが、繰り返しになりますが、時系列分析やパンダのdatetimeindex機能にはあまり詳しくありません。
最終データフレーム:
High = 1 日の最初の 30 分間の High
Low = 1 日の最初の 30 分間の安値
Retrace = Boolean、価格が最初の 30 分後の日中のある時点で始値に戻った場合。
Time = リトレースにかかった時間 (分)。
動作するように見える私のコードは次のとおりです (ご協力ありがとうございます!):
これはおそらく最もエレガントな方法ではありませんが、うまくいきます!