python - 我如何将 Expect data.index 作为 DatetimeIndex 处理？

Question

我打算从比特币数据中获取烛台图。
这是我在加载 csv 文件后选择我想要的数据框的代码。

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
start_date = '2016-02-27'
end_date = '2021-02-27'
mask = (df['Date'] >= start_date) & (df['Date'] <= end_date)
df = df.loc[mask]
df

然后，我输入了用于制作烛台图的代码，如下所示:

import matplotlib.pyplot as plt
! pip install --upgrade mplfinance
import mplfinance as mpf
import matplotlib.dates as mpl_dates


mpf.plot(df, type = 'candle', style = 'charles',
        title = 'Bitcoin Price',
        ylabel = 'Price (USD$)',
        volume = True,
        ylabel_lower = 'Shares \nTraded',
        mav = (3,6,9),
        savefig = 'chart-mplfinance.png')

它说“TypeError: Expect data.index as DatetimeIndex”。
所以我在谷歌上查找了这个解决方案并尝试了这个:

df = dict()
df['Date'] = []
df['High'] = []
df['Low'] = []
df['Open'] = []
df['Close'] = []
df['Volume'] = []
for dict in df:
    df['Date'].append(datetime.datetime.fromtimestamp(t).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    df['High'].append(dict['High'])
    df['Low'].append(dict['Low'])
    df['Open'].append(dict['Open'])
    df['Close'].append(dict['Close'])
    df['Volume'].append(dict['Vol'])
print("df:", df)
pdata = pd.DataFrame.from_dict(df) 
pdata.set_index('Date', inplace=True)
mpf.plot(pdata)

这一次，它说“无效语法”
我不确定我哪里出错了，有什么我错过的吗？

Answer 1

有两种简单的方法可以确保您的数据帧具有 pandas.DatetimeIndex作为数据帧索引:

打电话时read_csv()指示要用于索引的列(应该是包含日期/日期时间的列)，并设置 kwarg parse_dates=True .这将自动将日期时间列(通常是 csv 文件中的字符串)转换为 DatetimeIndex对象，并将其设置为索引您可以在 mplfinance 存储库的示例中看到此操作，for example, click here, and look under basic usage在哪里可以看到 index_col=0, parse_dates=True 在调用 read_csv() .

使用 pandas.DatetimeIndex()构造函数。例如，而不是 你写的，df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) , 你会写:

    df.index = pd.DatetimeIndex(df['Date'])

附带说明一下，一旦数据帧具有 DatetimeIndex，您就不需要 mask在下一段代码中，但可以简单地切片 如下:

start_date = '2016-02-27'
end_date   = '2021-02-27'
df = df.loc[start_date:end_date]

嗯。