csv 如何正确打开Pandas中有逗号和未分隔日期的txt时间序列文件？

u3r8eeie 于 2023-01-18 发布在其他

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我有一个包含txt文件的数据集，这些文件包含带有逗号的时间戳。

TimeStamp, open, high, low, close, volume
20220401,00:00:00,1.31457,1.31468,1.3141,1.31428,141
20220401,00:01:00,1.31429,1.3144,1.3139,1.31405,157
20220401,00:02:00,1.31409,1.3142,1.31369,1.31405,120

分析Pandas的日期最有效的方法是什么？
我想合并日期和时间列并将其转换为datetimeindex

csv

来源：https://stackoverflow.com/questions/75153246/how-to-correctly-open-txt-timeseries-files-in-pandas-that-has-a-comma-and-unsepa

1条答案

按热度按时间

icnyk63a1#

在您的示例中，我假设您有两列，而不是包含逗号的单列：一个是日期，一个是时间。当前第一列被读取为索引。您可以使用该索引和TimeStamp列（时间值）创建一个DatetimeIndex：

import pandas as pd

df = pd.read_clipboard(sep=",") # Insert pd.read_csv here ;)

idx = pd.DatetimeIndex(
    pd.to_datetime(
        df.index.astype(str) + " " + df["TimeStamp"]
    )
)

out = df.set_index(idx).drop(columns="TimeStamp")

open     high      low    close   volume
2022-04-01 00:00:00  1.31457  1.31468  1.31410  1.31428      141
2022-04-01 00:01:00  1.31429  1.31440  1.31390  1.31405      157
2022-04-01 00:02:00  1.31409  1.31420  1.31369  1.31405      120

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