Pandas 时间序列重采样的问题答案

【问题标题】：Issues with Pandas Timeseries ResamplePandas 时间序列重采样的问题
【发布时间】：2016-10-03 07:32:42
【问题描述】：

我正在使用 python 3.5.1 和 Pandas 0.18.0 并尝试使用 notebook 来修改金融报价数据，因为我对这些练习很感兴趣：

我在使用某些命令时遇到问题，想知道这是否与 python 和 pandas 的版本有关？

例如：

这是我正在读取的带有相关输出的文件：

data = pd.read_csv('test30dayes2tickforpython.csv',index_col=0,        header=0,parse_dates={"Timestamp" : [0,1]})
data.dtypes
Out[80]:
 Open              float64
 High              float64
 Low               float64
 Last              float64
 Volume              int64
 NumberOfTrades      int64
 BidVolume           int64
 AskVolume           int64
dtype: object

当我尝试创建另一个像这样的对象时：

ticks = data.ix[:, ['High','Volume']]
ticks

我得到 NaN 值：

    High    Volume
Timestamp       
2015-12-27 23:00:25.000 NaN NaN
2015-12-27 23:01:11.000 NaN NaN

但如果我使用列引用而不是名称，它会起作用：

ticks = data.ix[:, [1,4]]
ticks


High    Volume
Timestamp       
2015-12-27 23:00:25.000 2045.25 1
2015-12-27 23:01:11.000 2045.50 2

这是为什么？

此外，笔记本还显示了另一个创建的对象：

bars = ticks.Price.resample('1min', how='ohlc')
bars

当我尝试这个时，我得到了这个错误：

bars = ticks.High.resample('60min', how='ohlc')
bars

1 bar = ticks.High.resample('60min', how='ohlc')
AttributeError: 'DataFrame' 对象没有属性 'High'

如果我不调用 High 列，它会起作用：

bars = ticks.resample('60min', how='ohlc')
bars

FutureWarning：如何在 .resample() 中弃用新语法是 .resample(...).ohlc()

High    Volume
open    high    low close   open    high    low close
Timestamp                               
2015-12-27 23:00:00 2045.25 2047.75 2045.25 2045.25 1.0 7.0 1.0 5.0

请问正确的命令是什么？

我很欣赏这个笔记本可能不适用于我使用的 Python/Pandas 版本，但作为一个新手，它对我来说非常有用，所以想让它在我的 data 上工作。

【问题讨论】：

标签： python csv pandas dataframe resampling

【解决方案1】：

列名有问题spaces。

print (data.columns)
Index(['Timestamp', ' Open', ' High', ' Low', ' Last', ' Volume',
       ' NumberOfTrades', ' BidVolume', ' AskVolume'],
      dtype='object')

你可以strip这个空格：

data.columns = data.columns.str.strip()
print (data.columns)
Index(['Timestamp', 'Open', 'High', 'Low', 'Last', 'Volume', 'NumberOfTrades',
       'BidVolume', 'AskVolume'],
      dtype='object')

ticks = data.ix[:, ['High','Volume']]
print (ticks.head())
      High  Volume
0  2045.25       1
1  2045.50       2
2  2045.50       2
3  2045.50       2
4  2045.50       2

现在你可以使用了：

print (ticks.Price.resample('1min', how='ohlc'))

如果您不想删除空格，请在列名中添加空格：

print (ticks[' Price'].resample('1min', how='ohlc'))

但更好的是使用Resampler.ohlc，如果pandas 版本更高为0.18.0：

print (ticks.Price.resample('1min').ohlc())

【讨论】：