在Pandas MultiIndex中移位DateTime索引
是指对多级索引中的DateTime索引进行移位操作。Pandas是一个强大的数据分析工具，MultiIndex是Pandas中用于处理多级索引的功能。
移位DateTime索引可以通过使用Pandas的shift()函数来实现。shift()函数可以将索引中的值向前或向后移动指定的时间间隔。
移位DateTime索引的主要目的是在时间序列数据中进行滞后或超前分析。通过移位操作，可以计算时间序列数据在不同时间点的差异，或者将数据与之前或之后的时间点进行比较。
移位DateTime索引的应用场景包括：
- 时间序列数据分析：通过移位操作，可以计算时间序列数据在不同时间点的差异，从而进行趋势分析、季节性分析等。
- 数据预处理：在进行时间序列数据预处理时，可以使用移位操作填充缺失值或对异常值进行处理。
- 数据对比：通过将数据与之前或之后的时间点进行比较，可以分析数据的变化趋势或周期性。
对于Pandas MultiIndex中移位DateTime索引的具体操作，可以参考以下步骤：
- 导入必要的库：
import pandas as pd - 创建MultiIndex对象：
index = pd.MultiIndex.from_tuples([(date1, 'A'), (date1, 'B'), (date2, 'A'), (date2, 'B')], names=['date', 'category']) - 创建DataFrame对象：
df = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4]}, index=index) - 移位DateTime索引：
df.index = df.index.set_levels(df.index.levels[0].shift(1), level=0)
在腾讯云的产品中，与时间序列数据分析相关的产品包括云数据库TDSQL、云数据库时序数据库TSDB等。这些产品提供了强大的数据存储和分析能力，可以满足时间序列数据分析的需求。
腾讯云云数据库TDSQL是一种高性能、高可用、可弹性扩展的关系型数据库产品，适用于各种业务场景。它提供了丰富的功能和工具，可以方便地进行数据分析和处理。了解更多关于云数据库TDSQL的信息，请访问：云数据库TDSQL产品介绍
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我有一个pandas数据帧(来自Binance API)，按符号索引，然后按日期索引： open high low close volume
symbol date
BTCUSDT 2017-08-17 4261.48 4485.39 4200.74 4285.08 795.150377
2017-08-18 4285.08 4371.52
浏览 20提问于2021-11-16得票数 1
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我需要创建一个数据，与收盘价的公司，我已经给出的名单。
import pandas_datareader.data as web
from pandas import Series,DataFrame
from datetime import datetime
start = datetime(2017,1,1)
end = datetime(2017,1,12)
f = web.DataReader(['BP','CVX'], 'iex',start,end)
F在代码中返回字典，如下所示。怎样才能在DataFrame中得到上市公司股票
浏览 1提问于2018-02-03得票数 1
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2回答
熊猫重新命名数据文件标题
、、、
我有一个问题，在我的熊猫数据获取正确的标题。下面是我的完整代码。我想去掉所有的标题，然后添加我自己在最后面。
import pandas as pd
#Ingest Data
df = pd.read_csv('C:/source/tradingdata/Kraken/XBTEUR.csv', names=['epoc', 'price', 'volume'])
#Convert from epoc to datetime
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['epoc&#
浏览 2提问于2021-05-20得票数 0
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访问雅虎财经股票数据的熊猫数据处理工具似乎直接将数据导入panel --我认为这一数据很快就会从熊猫身上删除。有人知道如何用multiindexed dataframe代替面板来提取数据吗？
import pandas_datareader as data
stock_data = data.DataReader(['AAPL','GE'], 'yahoo', datetime(2017,1,1), datetime.now())
In [121]: stock_data
Out [121]:
<class 'pand
浏览 2提问于2017-05-16得票数 1
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我最近更新了Pandas，发现了这种奇怪的行为，它破坏了我现有的一些代码。我使用一列Datetime.date对象作为两级MulitIndex中的第二级。但是，当使用最新版本设置索引时，Datetime.date对象会转换为时间部分为00:00:00的时间戳对象：
>>> pd.__version__
'0.15.1'
>>> df
0 ID date
0 0.486567 10 2014-11-12
1 0.214374 20 2014-11-13
>>> df.date
浏览 1提问于2014-11-13得票数 1
假设我有一个包含月度 datetime指数的数据表(下面的代码给出了两年，从1月到12月)：
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
N = 12*2
c = [datetime(1970 + i//12, (i%12)+1, 1) for i in range(N)]
d = pd.DataFrame(np.random.rand(N), index=c)
print(d)
将DateTimeIndex转换为具有、、month和year独立级别的MultiIndex的最佳方法是什么？也许有一种方
浏览 3提问于2017-03-07得票数 1
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我使用Pandas0.8.1在一个由于官僚主义原因无法升级的环境中。
在阅读所有关于初始问题和我的目标之前，您可能想跳到下面的“简化问题”部分。
我的目标:将DataFrame按分类列"D“分组，然后对每个组按日期列”dt“排序，将索引设置为"dt"，执行滚动OLS回归，并返回按日期索引的回归系数的DataFrame beta。
最终的结果希望是一堆堆叠的beta帧，每个都是特定类别变量所特有的，因此最终的索引将是两个级别，一个用于类别ID，另一个用于日期。
如果我做了这样的事
my_dataframe.groupby("D").apply(some_w
浏览 0提问于2013-10-25得票数 0
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因此，我研究了来自Pandas的一些命令是如何工作的，我遇到了这个问题；当我使用reindex命令时，我的数据被NaN值所替代。下面是我的代码：
>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>frame1=pd.DataFrame(np.arange(365))
然后，我给它一个日期索引：
>>>frame1.index=pd.date_range(pd.datetime(2017, 4, 6), pd.datetime(2018, 4, 5))
然后我重新编制索引：
浏览 1提问于2017-04-06得票数 4
1回答
我正在把网站上的following data读成DataFrame。 我使用以下脚本擦除数据： import pandas as pd
fpath = r'https://www.apra.gov.au/annual-fund-level-superannuation-statistics'
xl_data = pd.read_excel(fpath,sheet_name=['Table 3','Table 9'])
returns = xl_data['Table 3']
returns.columns = returns.
浏览 19提问于2019-12-03得票数 0
嘿，我正在使用NOAA的天气数据，我试图选择经度和纬度变量。
我只想创建一个名为lat和lon的变量，它等于数据集中的纬度和经度值。在打印数据集时，基于数据的纬度/经度变量与温度的“类型”不同。(你可以从照片中看到)。是否有任何方法使“类型”数据与该数据集中的温度/时间数据相等？
我很抱歉不能解释它，因为我感到困惑的部分原因是为什么它认为这些坐标变量不同于温度。
以下是有关数据集的信息。我想坐标是float64
Coordinates:
time datetime64[ns] ...
step timedelta64[ns] ...
s
浏览 6提问于2022-03-08得票数 0
我有这个df：
open high low close volume
date symbol
2014-02-20 AAPL 69.9986 70.5252 69.4746 69.7569 76529103
MSFT 33.5650 33.8331 33.4087 33.7259 27541038
2014-02-21 AAPL 69.9727 70.2061
浏览 3提问于2019-02-20得票数 0
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好的，我在Pandas 0.21上，我试着把我的头放在下面这个奇怪的特性上：
x = pd.Series(index=[[pd.Timestamp("2015-05-14").date()]], data=[20.0])
y = pd.Series(index=[pd.Timestamp("2015-05-14").date()], data=[21.0])
print(type(pd.Timestamp("2015-05-14").date()))
print(type(x.index.get_level_values(0)[0]))
pri
浏览 2提问于2018-04-13得票数 2
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我在玩Pandas，看看我是否能比其他工具做一些更好/更快的股票计算。如果我有一只股票，就很容易创建每日计算L
df['mystuff'] = df['Close']+1
如果我下载的不仅仅是一个滴答器，它就会变得复杂：
df = df.stack()
df['mystuff'] = df['Close']+1
df = df.unstack()
如果我想用“封闭”一天，这对我来说太复杂了。我想我可能会回去取一个滴答，做任何的操作，与it 1或类似的东西(我还没有发现)，然后合并数据。
我怎样才能获得两个单片代码的数据，才能有多
浏览 0提问于2019-09-04得票数 1
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我有一个包含元组的非常大的列表如下：
multiIdx[1:4]
[(2017, 1, 1, 2), (2020, 1, 1, 3), (2019, 1, 1, 4)]
其中元组元素为(年、月、日、小时)
我想从这个元组列表中创建datetime或pandas datetimeindex。目前我正在使用list comprehension。是否有更多的琵琶方法来达到上述目的。
浏览 2提问于2017-04-13得票数 3
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2回答
我想找的不是单一的最大指数，而是熊猫groupby.agg操作的最大指数。
我的数据框架看起来是这样的：
>>> dat = [{"date": datetime.date(2021,1,1), "category": "cats", "var": 1},
{"date": datetime.date(2021,1,1), "category": "dogs", "var": 0},
{"date": da
浏览 5提问于2021-05-18得票数 3
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当我从Pandas0.14.1升级到0.15.2时，我经历了代码的中断，我将其追溯到一个MultiIndex任务，现在返回了一个pandas.tslib.Timestamp，而在以前，它是一个datetime.date。
还有其他人经历过类似的事情吗？这是一个需要的特性，还是0.15.2中的一个bug？有推荐的解决办法吗？
i = [dt.date(2015,1,1), dt.date(2015,1,2), dt.date(2015,1,3)]
idx = pd.MultiIndex.from_product([['a', 'b'], i])
>>
浏览 1提问于2015-03-09得票数 1
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0.24.2版的文档没有提到pandas.MultiIndex.map。最新的文档版本是0.22版。版本0.24.2只提到了pandas.Index.map
我对它们很好奇，所以我在ipython中运行它们
In [2]: pd.__version__
Out[2]: '0.24.2'
In [3]: pd.MultiIndex.map
Out[3]: <function pandas.core.indexes.base.Index.map(self, mapper, na_action=None)>
In [4]: pd.Index.map
Out[4]: &
浏览 2提问于2019-04-11得票数 0
我有一个数据帧df_hq，如下所示
df_hq.index.values
Out[26]:
array([('000001.SZ', Timestamp('2009-01-05 00:00:00')),
('000001.SZ', Timestamp('2009-01-06 00:00:00')),
('000001.SZ', Timestamp('2009-01-07 00:00:00')), ...,
('603999.SH'
浏览 15提问于2016-07-21得票数 2
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如何在数据框中添加子列？ 这是我到目前为止所做的。 start_date = datetime.today() - timedelta(days=252)
end_date = datetime.today()
stock_list = ['TSLA', 'XOM', 'AAPL']
data = iex.stocks.get_historical_data(stock_list, start_date, end_date, filter=['close'], output_format='pandas')
浏览 18提问于2019-01-02得票数 0
2回答
我试图从平面数据创建一个具有多个索引的数据格式。如果三个列表分别表示数据、日期和名称，则a、b和c。
import pandas as pd
import datetime
a = [[0.0, 0.0, 0.0],[0.0, 0.0, 0.0],[0.0, 0.0, 0.0],[0.0, 0.0, 0.0],[0.0, 0.1282051282051282, 0.0],[0.0, 0.05128205128205128, 0.0]]
b = [datetime.datetime(1981, 10, 1, 0, 0),datetime.datetime(1981, 10, 2, 0, 0),
浏览 0提问于2019-08-02得票数 1
回答已采纳
我有一个包含pandasDataFrame列的datetime.date。设置多级索引时，date列将转换为datetime.datetime对象，而在设置单层索引时不会发生这种情况。这是正常行为吗？如何定义保持date类型的多级索引？
import datetime
import pandas as pd
values = [("a", datetime.date(2015,1,1), 30.),
浏览 4提问于2017-03-07得票数 2
回答已采纳
我正在使用df.loc[(key1, key2)]索引一个大型多索引Pandas。有时我会得到一个系列(如预期的)，但有时我会得到一个数据。我试图隔离导致后者的病例，但到目前为止，我所能看到的是，这与获得PerformanceWarning: indexing past lexsort depth may impact performance警告有关。
我想把它复制到这里，但是我不能再生成一个给我同样警告的案例。以下是我的尝试：
def random_dates(start, end, n=10):
start_u = start.value//10**9
end_u = en
浏览 1提问于2019-01-22得票数 78
回答已采纳
我有以下代码：
import pandas as pd
from pandas import datetime
from pandas import DataFrame as df
import matplotlib
import datetime
import fxcmpy
import numpy as np
print(con.get_instruments())
symbols = con.get_instruments()
ticker = 'NGAS'
start = datetime.datetime(2015,1,1)
end = datetime.dat
浏览 3提问于2019-12-21得票数 0
回答已采纳
我是一个Python新手，遇到了以下问题：
我在Pandas中创建了以下一系列日期：
x:
0 0 2016-09-19
1 2016-12-19
2 2016-05-17
3 2016-08-17
4 2016-02-17
..............
.............
..............
28 2016-09-13
29 2016-04-18
30 2016-05-17
31 2
浏览 2提问于2016-02-14得票数 0
我正在尝试阅读通过df.to_json()通过pd.read_json创建的数据文件，但是我得到了一个ValueError。我认为这可能与索引是一个MultiIndex这一事实有关，但我不知道如何处理。
55k行的原始数据被称为psi，我通过以下方法创建了test.json：
psi.head().to_json('test.json')
是print psi.head().to_string()的输出，如果您想使用它的话。
当我在这个小数据集(5行)上这样做时，我会得到一个ValueError。
! wget --no-check-certificate https://gi
浏览 11提问于2014-03-31得票数 12
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1回答
在R中，它有fill_gaps，它可以填充时间序列以及关键字，如下面的水果。我想知道python中有没有类似的东西。
library(tribble)
harvest <- tsibble(
year = c(2010, 2011, 2013, 2011, 2012, 2014),
fruit = rep(c("kiwi", "cherry"), each = 3),
kilo = sample(1:10, size = 6),
key = fruit, index = year
)
# gaps as default `NA`
fill
浏览 14提问于2021-05-26得票数 2
假设我有一个pandas数据框架，如下所示：
df = pandas.DataFrame([[1,'A', 'First'],
[3,'A', 'Second'],
[2,'A', 'Third'],
[5,'B', 'Second'],
[4,'B', 'T
浏览 0提问于2015-12-17得票数 0
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我有一些水文资料，每隔12小时就有四维数据。我想用以下代码计算出每天的平均值：
>>> InNcFile = Dataset ( InputFile, 'r' )
>>> Time = InNcFile.variables['time'][:]
>>> Latitude = InNcFile.variables['lat'][:]
>>> Longitude = InNcFile.variables['lon'][:]
>>> Z
浏览 2提问于2015-03-04得票数 1
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import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.zeros([4,1]), index=pd.MultiIndex.from_product([[0,1], ['a','b']]))
df.loc[(slice(None), 'a'), 0] = pd.Series({1:2, 0:3})
df
给出
我找到了几个建议将.values添加到右侧的地方，但这给出了错误的结果(它切换了2和3，因为我故意将右侧的序列放在“错误”的顺序中)，因为我确实需要pandas为我
浏览 0提问于2021-02-01得票数 0
1回答
假设我有一个“低频”系列，每2个小时有一个数据点，我想将其上采样到1小时的频率。
在下面的代码片段中，高频信号有24行(而不是23行)吗？更准确地说，我希望新索引的范围是00:00到23:00，值为NaN (而不是在22:00停止)。
我已经尝试了相当多的几个选项，但我仍然找不到一个干净的方法来做它。
import pandas as pd
import numpy as np
low_f = pd.Series(np.random.randn(12),
index=pd.date_range(start='01/01/2017', freq=
浏览 2提问于2017-01-06得票数 4
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我有一个孤立的代码片段，它应该是不言而喻的： import string
import itertools
import numpy as np
import timeit
index = list(itertools.product(range(100_000), string.ascii_uppercase))
df = pd.DataFrame(index, columns=['i', 'p'])
df['n'] = np.random.randn(len(df))
df_2 = df.set_index('i', d
浏览 30提问于2020-08-12得票数 2
1回答
我正在尝试找出一种好方法，在Pandas中创建从excel文件中获得的以下数据帧的抽象：
Date | ID | Company | ProjectID | ProjectName | ProcessLevel1 | Process1Name | ProcessLevel2 | Process2Name | ProcessLevel3 | Process3Name | ProcessLevel4 | Process4Name | ...
2020 | 1234 | ABCCorp. | XYZ123 | SomeProjectName | P1
浏览 13提问于2021-03-06得票数 0
我正试图从雅虎提取数据！财务分析和有困难时，我想从一个CSV文件，而不是从雅虎下载！每次我运行这个程序。
import pandas_datareader as pdr
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime
def get(tickers, startdate, enddate):
def data(ticker):
return pdr.get_data_yahoo(ticker, start = startdate, end =
浏览 1提问于2018-01-07得票数 1
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我有一个包含传感器时间序列数据的数据库。我想在前端使用的图形库要求每个传感器将数据重新组合成一列，而不是数据集中的垂直格式：
>>> for d in dataset: print d
...
[datetime.datetime(2014, 9, 26, 0, 56, 0, 598000), u'motion', 0.0]
[datetime.datetime(2014, 9, 26, 0, 56, 7, 698000), u'motion'
浏览 1提问于2014-09-29得票数 0
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这是最容易用代码来解释的，因此这里可以这样做--想象一下ipython/jupyter笔记本中的命令：
from io import StringIO
import pandas as pd
test = StringIO("""Date,Ticker,x,y
2008-10-23,A,0,10
2008-10-23,B,1,11
2008-10-24,A,2,12
2008-10-24,B,3,13
2008-10-25,A,4,14
2008-10-25,B,5,15
2008-10-26,A,6,16
2008-10-26,B,7,17
""&#
浏览 0提问于2020-01-02得票数 1
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如果不使用for循环，则无法确定如何从具有3个以上级别的pandas数据帧中删除多级行的列表。 在显式定义索引中的所有值时，这样做效果很好，答案是：Pandas Multiindex dataframe remove rows 例如： mask = dfmi.index.isin(( ('A0','B0', 'C0'), ('A2','B3', 'C4') ))
dfmi.loc[~mask,:] 然而，当一个人想要接受所有可能的第三级时： dfmi.index.isin(( ('A0&#
浏览 11提问于2019-06-20得票数 4
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在使用.xs和.loc对DataFrame和MultiIndex进行数据切片的结果上，索引结构似乎在v0.15.2 & 0.18.0之间发生了变化。请参考使用不同版本的Pandas的ipython笔记本中的代码片段和输出。
import pandas as pd
print 'pandas-version: ', pd.__version__
import numpy as np
l1 = ['A', 'B', 'C', 'D']
l2 = sorted(['foo','bar
浏览 0提问于2016-04-06得票数 2
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2回答
我使用熊猫并从SQL数据库中获取数据。
我有两根发条。一个是美国股票，另一个是欧洲股票。两只股票(节假日等)的日期不一定相同。
我所有的数据都存储在一个多索引DataFrame中。
查找基于级别的缺失值
运行以下代码：
import pandas as pd
import datetime
ticker_date = [('US',datetime.date.today()-datetime.timedelta(3)),
('US',datetime.date.today()-datetime.timedelta(2)),
('U
浏览 1提问于2017-12-13得票数 2
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我有一个由3D数据构建的DataFrame，其形式如下：
指数：A，B
列：1.a，1.b，2.a，2.b
我试图把它解压缩到字典中，用索引{1,2}和列{A，B}将{a，b}映射到DataFrames。
示例输入：
aa = pandas.DataFrame({'1.a':[1,2], '1.b':[3,4], '2.a':[5,6], '2.b':[7,8], 'index':['A', 'B']}).set_index('index')
目标输出：
bb =
浏览 8提问于2021-01-28得票数 0
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我有一个简单的df： a = pd.DataFrame([[1,2,3,5,8],['jack','jeff',np.nan,np.nan,'tesla']])
a.index = [['number','name']]
a=a.T 它看起来像这样： number name
0 1 jack
1 2 jeff
2 3 NaN
3 5 NaN
4 8 tesla 当我尝试做一个像a.loc[a['number&#
浏览 23提问于2021-04-19得票数 1
我正在创建一个包含两列的data_frame，然后将索引设置为这两列。所以它是空的，但有一个索引。然后，我将把它与另一个具有相同索引的data_frame连接起来。它可以工作，但我得到以下警告： UserWarning:不同级别之间的合并可能会产生意外的结果(左侧2个级别，右侧1个级别) warnings.warn(msg，UserWarning) 我是不是遗漏了什么？是否有一些意想不到的行为？我想摆脱这个警告。代码如下。我在代码中创建一个数据框，另一个是从文件中加载的。 def forward_fill_dates(self, start_date, end_date):
date
浏览 12提问于2019-04-02得票数 0
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2回答
我试图用一个比系列的原始索引包含更多级别的索引( Series，ix)来设置a1的索引。
>>> a = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['b', 'b', 'b'], 'x': [4, 5, 6]}).set_index(['a', 'b'])
>>> a
x
a b
1 b 4
2 b 5
3 b 6
>>>
>>> a1 = a
浏览 1提问于2019-05-15得票数 1
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close volume
tickerId timestamp
TSLA 2022-08-16 16:06:36 931.50 300.0
2022-08-16 16:06:37 931.69 1000.0
2022-08-16 16:06:38 931.69 200.0
2022-08-16 16:06:39 931.69 200.0
AAPL 2022-08-16 16:
浏览 5提问于2022-08-16得票数 0
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1回答
我想把这个DataFrame写到一个没有索引值的xlsx文件中。我该怎么做呢？ writer=pd.ExcelWriter(r"D:\pandas.xlsx")
today=datetime.datetime.today()
header = pd.MultiIndex.from_product([[today],["name","lastname","age"]])
data=pd.DataFrame(newList, columns=header)
data.to_excel(writer)
writer.save() 结果
浏览 45提问于2019-09-17得票数 2
这是我为一个大数据课程的家庭作业编写的脚本。除了这最后一块，我得到了所需的统计数据。我需要仅使用Python找出给定患者的第一次预约和最后一次预约之间的平均、最小和最大天数。我可以使用的库有Numpy、Time、Pandas，我可以在我工作的环境中导入datetime和dateutil。 我已经得到了Patient_id，timestamp amin，timestamp amax的输出，使用： alvRl = events.groupby(['patient_id']).agg({'timestamp' : [np.min, np.max]}) 我试着简单地从
浏览 11提问于2019-08-26得票数 0
回答已采纳
在使用MultiIndex创建Pandas数据帧时，级别似乎总是排序的：
>>> pd.DataFrame([range(4)], columns=pd.MultiIndex.from_product([["b", "a"], [20, 10]]))
b a
20 10 20 10
0 0 1 2 3
>>> _.columns
MultiIndex(levels=[[u'a', u'b'], [10, 20]],
labels=[[1, 1,
浏览 2提问于2018-10-23得票数 8
1回答
我有一个多索引df，我正在尝试连接它。各栏如下：
a.columns
MultiIndex([( 'Note', '507.3'),
( 'Note', '507.4'),
( 'Note', '507.5'),
( 'Note', '507.6'),
('St
浏览 4提问于2022-05-03得票数 0
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我有一个pandas.Series对象，其层次索引由两个级别组成：(代码，日期)。我还有一个映射{date ->代码}。我只想得到一个按日期编制索引的系列，以便在提供的地图中查找每个日期的代码，然后在原始系列中查找对(代码、日期)。在潘达斯实现这一目标的最佳方法是什么？非常感谢你的帮助。
浏览 2提问于2015-03-24得票数 2
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我有一个嵌套的日期集字典，d
d= {"A": {'a': {datetime1, datetime2}, 'b': {datetime3}, 'c':{datetime4},
"B": {'a': datetime5, datetime1, datetime3}}
我想要一个熊猫DataFrame df
dates
A a datetime1
datetime2
b datetime3
...
这
浏览 4提问于2017-01-31得票数 0
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给定一个ID列和相应值列的DataFrame，我如何在重复ID块中聚合(例如和)值？
示例DF：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{'id': ['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'a', 'a', 'b', 'a', 'b',
浏览 1提问于2020-06-03得票数 3
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