TimeDelta生成熊猫指数

Question

我正在使用我已下载到CSV文件的盘中股票数据。数据包含每分钟MO的股票价格。为了生成数据的时间帧，我使用熊猫功能：

pd.timedelta_range（'1天9小时30分钟'，句号= len（df），freq ='min'）

要togehter添加两个dataframes，我使用下面

时间= pd.DataFrame（数据= DF，索引= pd.timedelta_range（'1天9小时 有30分钟的，周期= len（df），freq ='min'））

它导致该

    MO 
1 days 09:30:00 NaN 
1 days 09:31:00 NaN 
1 days 09:32:00 NaN 
1 days 09:33:00 NaN 
1 days 09:34:00 NaN 

不知道为什么我收到的NaN的股票数据值。

原始数据（DF）是这样的：

MO 
65.67 
65.74 
66.064 
65.99 
65.8801 
65.87 
65.89 
65.9 
65.73 
65.67 
... 
... 

Answer 1

如果你有一个包含MO一个数据帧DF那么你可以使用set_index即

df = df.set_index(pd.timedelta_range('1 days 9 hours 30 minutes', periods=len(df), freq='min')) 

输出：

 
         MO 
1 days 09:30:00 65.6700 
1 days 09:31:00 65.7400 
1 days 09:32:00 66.0640 
1 days 09:33:00 65.9900 
1 days 09:34:00 65.8801 
1 days 09:35:00 65.8700 
1 days 09:36:00 65.8900 
1 days 09:37:00 65.9000 
1 days 09:38:00 65.7300 
1 days 09:39:00 65.6700