從csv文件中讀取數據並轉換爲熊貓的時間序列

我的目標是將EURUSD data（每日）讀入時間序列對象，我可以根據不規則時間輕鬆地對信息進行切片，聚合和重新採樣幀。這很可能是一個簡單的答案。我正在使用Python進行數據分析，但似乎無法彌補差距。從csv文件中讀取數據並轉換爲熊貓的時間序列

在下載和解壓data後，我運行下面的代碼：

>>> import pandas as pd 
>>> df = pd.read_csv('EURUSD_day.csv', parse_dates = {'Timestamp' : ['<DATE>', '<TIME>']}, index_col = 'Timestamp')

到目前爲止好。我現在有一個很好的數據框，時間戳作爲索引。

然而，這本書暗示（第295頁），我應該能夠子集數據，如下，看所有的數據從2001年的

>>> df['2001']

但是，那並不是」工作。

閱讀本question and answer告訴我，我可以導入時間戳：

>>> from pandas.lib import Timestamp 
>>> s = df['<CLOSE>']

這似乎是某一天的工作：

>>> s[Timestamp('2001-01-04)] 
0.9506999999

然而，下面的代碼得到我想要的一個值範圍從2001年的所有數據。

>>> s[Timestamp('2001')] 
0.8959

我知道我失蹤一些簡單的，基本的東西。誰能幫忙？

謝謝你，布萊恩

來源

2013-03-21 Brian

對皮克的例子。 295正在Series對象上執行，這就是爲什麼索引與年份工作。使用DataFrame，您會希望df.ix['2001']達到相同的結果。

來源

2013-03-21 15:08:53 bdiamante

謝謝你！您的答案奇妙地適用於數據框架。我如何將數據導入到Series對象中？ – Brian 2013-03-21 15:12:03

一個系列是一個簡單的一維數組對象。它有一個與每個索引相關的索引和值。 DataFrame由多個Series對象組成（每列都是一個Series）。因此，要從DataFrame獲取一個Series，您可以選擇任何單獨的列，如'df [「Column Name」]「，結果將會是一個序列。或者按索引訪問該列中的值，請嘗試使用'df [「Column Name」] ['2001']'。 – bdiamante 2013-03-21 15:22:07

謝謝，先生。我知道我錯過了**基本的**，並且你釘了它。我無法告訴你，我非常感謝你的簡潔明瞭的解釋。 – Brian 2013-03-21 15:29:06

如果你想獲得所有的列，然後df.ix['2001']。

如果你有興趣只在「關閉」，因爲你已經做了s = df['<CLOSE>']，就可以得到2001個值由s['2001']

來源

2013-03-21 15:23:25 herrfz

從csv文件中讀取數據並轉換爲熊貓的時間序列

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