每日熊猫数据框到分钟频率的转换不适用于2行数据框

时间:2019-07-04 23:22:37

标签: pandas dataframe frequency

我正在尝试将每日频率数据帧转换为分钟数据,并且在上一篇文章中建议使用下面的ffil方法,但它似乎不适用于仅包含两行的数据帧({{3} }。

因此下面的数据框应该被转换。

import pandas as pd
dict = [
        {'ticker':'jpm','date': '2016-11-28','returns': 0.2},
{ 'ticker':'ge','date': '2016-11-28','returns': 0.2},
{'ticker':'fb', 'date': '2016-11-28','returns': 0.2},
{'ticker':'aapl', 'date': '2016-11-28','returns': 0.2},
{'ticker':'msft','date': '2016-11-28','returns': 0.2},
{'ticker':'amzn','date': '2016-11-28','returns': 0.2},
{'ticker':'jpm','date': '2016-11-29','returns': 0.2},
{'ticker':'ge', 'date': '2016-11-29','returns': 0.2},
{'ticker':'fb','date': '2016-11-29','returns': 0.2},
{'ticker':'aapl','date': '2016-11-29','returns': 0.2},
{'ticker':'msft','date': '2016-11-29','returns': 0.2},
{'ticker':'amzn','date': '2016-11-29','returns': 0.2}
]
df = pd.DataFrame(dict)
df['date']      = pd.to_datetime(df['date'])
df=df.set_index(['date','ticker'], drop=True)  

这适用于整个数据框:

df_min = df.unstack().asfreq('Min', method='ffill').between_time('8:30','16:00').stack()

但是当我使用较小的数据框时,由于某种原因它会返回一个空的数据框:

df2=df.iloc[0:2,:]

df2_min = df2.unstack().asfreq('Min', method='ffill').between_time('8:30','16:00').stack()

有人对这种奇怪的行为有解释吗?

edt:我注意到代码仅在数据框至少有7行时才有效。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

如果只有2行输入DataFrame,则在经过unstack整形后,获得一行DataFrame,而大熊猫无法创建连续分钟DataFrame,因为只有DatetimeIndex的一个值

可能的解决方案是在改型后的第二天添加,填充最后的上一行数据,应用解决方案,并在最后的步骤中按iloc的位置删除最后一个帮助行:

df2=df.iloc[0:2]
print (df2)
                   returns
date       ticker         
2016-11-28 jpm         0.2
           ge          0.2

df3 = df2.unstack()
print (df3)
ticker         jpm   ge
date                   
2016-11-28     0.2  0.2
df3.loc[df3.index.max() + pd.Timedelta(1, unit='d')] = df3.iloc[-1]
print (df3)
           returns     
ticker         jpm   ge
date                   
2016-11-28     0.2  0.2
2016-11-29     0.2  0.2 <- helper row

df_min = df3.asfreq('Min', method='ffill')
print (df_min.tail())
                    returns     
ticker                  jpm   ge
date                            
2016-11-28 23:56:00     0.2  0.2
2016-11-28 23:57:00     0.2  0.2
2016-11-28 23:58:00     0.2  0.2
2016-11-28 23:59:00     0.2  0.2
2016-11-29 00:00:00     0.2  0.2 <- helper row

df_min = df_min.iloc[:-1].between_time('8:30','16:00').stack()
#print (df_min)