Question

我正在使用已下载到CSV文件的日内库存数据。数据包含每分钟MO的股票价格。为了生成数据的时间范围，我使用pandas函数：

pd.timedelta_range（＆＃39; 1天9小时30分钟＆＃39;，句点= len（df），freq =＆＃39; min＆＃39;）

要将两个数据帧添加到目标，我使用以下

time = pd.DataFrame（data = df，index = pd.timedelta_range（＆＃39; 1天9小时） 30分钟＆＃39;，句点= len（df），freq =＆＃39; min＆＃39;）

导致此

                 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

不确定我为何获得股票数据的NaN值。

原始数据（df）如下所示：

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

Answer 1

如果您的数据框df包含MO，那么您可以使用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

TimeDelta生成Pandas Index

1 个答案: