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我正在尝试处理 future 值:
last_date = df.iloc[-1]
print(last_date)
last_unix = last_date.Timestamp
# one_day = 86400
one_minute = 60
next_unix = last_unix + one_minute
matplotlib.rc('figure', figsize=(20, 10))
for i in forecast_set:
next_date = datetime.datetime.fromtimestamp(next_unix)
# next_date = next_unix
next_unix += 60
df.loc[next_date] = [np.nan for _ in range(len(df.columns)-1)]+[i]
# print(next_unix)
我正在使代码正常运行。保存数据框后,我发现数据的格式不正确:
Timestamp Adj. Open Adj. High Adj. Low Adj. Close Adj. Volume label Forecast
35866 1518744240 10356.7 10383.1 10356.7 10383.1 0.99564597 10674.5
35867 1518744300 10398.9 10398.9 10373.1 10397 0.17246706 10637.9
35868 1518744360 10397 10409.9 10387.5 10409.9 0.91689198 10692.3
35869 1518744420 10397.3 10408.1 10381.2 10406.3 2.2375806 10691.2
2018-02-16 06:58:00 10846.7419537654
2018-02-16 06:59:00 10842.8747135627
2018-02-16 07:00:00 10832.5305557475
2018-02-16 07:01:00 10840.6966663947
2018-02-16 07:02:00 10833.9536747933
我在序列号列中获取了日期值,这会干扰数据可视化。如何使其与连续序列正确定位?
最佳答案
原来的DataFrame中似乎没有DatetimeIndex
,所以通过set_index
添加它:
last_unix = last_date.Timestamp
#convert column to datetime if necessary
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])
#create DatetimeIndex
df = df.set_index('Timestamp')
改进代码的想法:
df.loc[next_date] = [np.nan for _ in range(len(df.columns)-1)]+[i]
至:
df.loc[next_date, df.columns[-1]] = i
关于python - Pandas 将日期值存储在错误的列中,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48862506/
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