Python中的日期范围索引熊猫

我是新来的使用Python熊猫，并有以下脚本从Excel文件中拉时间系列数据，设置日期=指数，然后将要执行各种计算数据按日期参考。脚本：Python中的日期范围索引熊猫

df = pd.read_excel("myfile.xls") 
df = df.set_index(df.Date) 
df = df.drop("Date",1) 
df.index.name = None 
df.head()

，它的输出（给你的数据的意义上）是：

   Px1  Px2  Px3 Px4  Px5  Px6   Px7  
2015-08-12 19.850000 10.25 7.88 10.90 109.349998 106.650002 208.830002 
2015-08-11 19.549999 10.16 7.81 10.88 109.419998 106.690002 208.660004 
2015-08-10 19.260000 10.07 7.73 10.79 109.059998 105.989998 210.630005 
2015-08-07 19.240000 10.08 7.69 10.92 109.199997 106.430000 207.919998 
2015-08-06 19.250000 10.09 7.76 10.96 109.010002 106.010002 208.350006

当我尝试检索数据基于像df.loc['20150806']一个日期的作品，但是当我尝试检索像df.loc['20150806':'20150812']这样的切片我返回Empty DataFrame。

同样，索引是D型细胞= 'datetime64 [NS]'，长度= 1412，DateTimeIndex FREQ =无，TZ =无

就像我说，我的最终目标是要能够组数据按日，月，年，不同时期等进行计算，并对数据进行计算。我想给这方面，但甚至不想去那个在这里，因为我清楚地停留在一些更基本的 - 也许是误解如何与DateTimeIndex

谢谢操作。

编辑：意思是还包括，我认为与索引引用的主要问题与freq = 0，BC当我尝试更简单的例子与连续日期系列，我没有这个问题。

来源

2015-08-15 BJBeans

您的索引没有排序，或者至少是递减而非递增。这就是为什么切片返回一个空的数据帧（8月12日是在8月6日之前） – joris

尝试'df = df.sort_index（）'，然后尝试再次切片。 – joris

根据@joris的建议进行扩展，也可以通过以下两种方式之一来反转顺序：'df.loc ['2015-08-12'：'2015-08-10']'或'df.loc ['2015-08-10'：'2015-08-12'： - 1]'但是没有明确的排序（当然是一个好建议），并不一定意味着片的结果将被排序。你实际上在做一个'iloc'风格的切片。 – JohnE

df.loc['2015-08-12':'2015-08-10']和df.loc['2015-08-10':'2015-08-12':-1]都工作。 df = df.sort_index()和切片我正在尝试的方式也有效。谢谢你们。我错过了那里的树林。

来源

2015-08-16 15:22:12 BJBeans

Python中的日期范围索引熊猫

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