python – Pandas重采样错误：仅对DatetimeIndex或PeriodIndex有效
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内容图文
在DataFrame上使用panda的重采样功能以将刻度数据转换为OHLCV时,会遇到重采样错误.
我们该如何解决错误？
data = pd.read_csv('tickdata.csv', header=None, names=['Timestamp','Price','Volume']).set_index('Timestamp')
data.head()
# Resample data into 30min bins
ticks = data.ix[:, ['Price', 'Volume']]
bars = ticks.Price.resample('30min', how='ohlc')
volumes = ticks.Volume.resample('30min', how='sum')
这给出了错误：
TypeError: Only valid with DatetimeIndex or PeriodIndex
解决方法:
将索引中的整数时间戳转换为DatetimeIndex：
data.index = pd.to_datetime(data.index, unit='s')
这将整数解释为自纪元以来的秒数.
例如,给定
data = pd.DataFrame(
{'Timestamp':[1313331280, 1313334917, 1313334917, 1313340309, 1313340309],
'Price': [10.4]*3 + [10.5]*2, 'Volume': [0.779, 0.101, 0.316, 0.150, 1.8]})
data = data.set_index(['Timestamp'])
# Price Volume
# Timestamp
# 1313331280 10.4 0.779
# 1313334917 10.4 0.101
# 1313334917 10.4 0.316
# 1313340309 10.5 0.150
# 1313340309 10.5 1.800
data.index = pd.to_datetime(data.index, unit='s')
产量
Price Volume
2011-08-14 14:14:40 10.4 0.779
2011-08-14 15:15:17 10.4 0.101
2011-08-14 15:15:17 10.4 0.316
2011-08-14 16:45:09 10.5 0.150
2011-08-14 16:45:09 10.5 1.800
然后
ticks = data.ix[:, ['Price', 'Volume']]
bars = ticks.Price.resample('30min').ohlc()
volumes = ticks.Volume.resample('30min').sum()
可以计算：
In [368]: bars
Out[368]:
open high low close
2011-08-14 14:00:00 10.4 10.4 10.4 10.4
2011-08-14 14:30:00 NaN NaN NaN NaN
2011-08-14 15:00:00 10.4 10.4 10.4 10.4
2011-08-14 15:30:00 NaN NaN NaN NaN
2011-08-14 16:00:00 NaN NaN NaN NaN
2011-08-14 16:30:00 10.5 10.5 10.5 10.5
In [369]: volumes
Out[369]:
2011-08-14 14:00:00 0.779
2011-08-14 14:30:00 NaN
2011-08-14 15:00:00 0.417
2011-08-14 15:30:00 NaN
2011-08-14 16:00:00 NaN
2011-08-14 16:30:00 1.950
Freq: 30T, Name: Volume, dtype: float64
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – Pandas重采样错误：仅对DatetimeIndex或PeriodIndex有效全部内容，希望文章能够帮你解决python – Pandas重采样错误：仅对DatetimeIndex或PeriodIndex有效所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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来源：【匿名】