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python - 将两列设置为 pandas 数据框中的索引以进行时间序列分析

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 08:50:56 24 4
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在天气或股票市场数据的情况下,温度和股票价格都是在任何给定日期的多个站点或股票代码中测量的。

那么设置包含两个字段的索引的最有效方法是什么?

对于天气:weather_station 然后是 Date

对于股票数据:股票代码,然后是日期

以这种方式设置索引将允许过滤,例如:

  • stock_df["code"]["start_date":"end_date"]
  • weather_df["station"]["start_date":"end_date"]

最佳答案

该功能当前存在。请引用documentation更多示例。

stock_df = pd.DataFrame({'symbol': ['AAPL', 'AAPL', 'F', 'F', 'F'], 
'date': ['2016-1-1', '2016-1-2', '2016-1-1', '2016-1-2', '2016-1-3'],
'price': [100., 101, 50, 47.5, 49]}).set_index(['symbol', 'date'])

>>> stock_df
price
symbol date
AAPL 2016-1-1 100.0
2016-1-2 101.0
F 2016-1-1 50.0
2016-1-2 47.5
2016-1-3 49.0

>>> stock_df.loc['AAPL']
price
date
2016-1-1 100
2016-1-2 101

>>> stock_df.loc['AAPL', '2016-1-2']
price 101
Name: (AAPL, 2016-1-2), dtype: float64

关于python - 将两列设置为 pandas 数据框中的索引以进行时间序列分析,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35331154/

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