熊猫时间序列重采样的问题

Question

我正在使用python 3.5.1和Pandas 0.18.0，并尝试使用此笔记本来修改财务报价数据，因为这些练习对我很感兴趣：

我对某些命令有疑问，想知道这是否归因于python和pandas的版本？

例如：

这是我正在读取的文件，具有相关的输出：

data = pd.read_csv('test30dayes2tickforpython.csv',index_col=0,        header=0,parse_dates={"Timestamp" : [0,1]})
data.dtypes
Out[80]:
 Open              float64
 High              float64
 Low               float64
 Last              float64
 Volume              int64
 NumberOfTrades      int64
 BidVolume           int64
 AskVolume           int64
dtype: object

当我尝试创建另一个这样的对象时：

ticks = data.ix[:, ['High','Volume']]
ticks

我得到NaN值：

    High    Volume
Timestamp       
2015-12-27 23:00:25.000 NaN NaN
2015-12-27 23:01:11.000 NaN NaN

但是，如果我使用列引用而不是名称，它将起作用：

ticks = data.ix[:, [1,4]]
ticks


High    Volume
Timestamp       
2015-12-27 23:00:25.000 2045.25 1
2015-12-27 23:01:11.000 2045.50 2

为什么是这样？

同样，笔记本显示了另一个创建的对象：

bars = ticks.Price.resample('1min', how='ohlc')
bars

当我尝试这个我得到这个错误：

bars = ticks.High.resample('60min', how='ohlc')
bars

1小节= ticks.High.resample（'60min'，how ='ohlc'）
AttributeError：“ DataFrame”对象没有属性“ High”

如果我不调用“高”列，它将起作用：

bars = ticks.resample('60min', how='ohlc')
bars

FutureWarning：在.resample（）中如何弃用新语法为.resample（...）。ohlc（）

High    Volume
open    high    low close   open    high    low close
Timestamp                               
2015-12-27 23:00:00 2045.25 2047.75 2045.25 2045.25 1.0 7.0 1.0 5.0

请问正确的命令是什么？

我很高兴看到该笔记本可能不适用于所使用的Python / Pandas Im版本，但作为一个新手，它对我非常有用，因此希望它能在我的数据上正常工作。

Answer 1

列名称中存在问题spaces 。

print (data.columns)
Index(['Timestamp', ' Open', ' High', ' Low', ' Last', ' Volume',
       ' NumberOfTrades', ' BidVolume', ' AskVolume'],
      dtype='object')

您可以strip以下空格：

data.columns = data.columns.str.strip()
print (data.columns)
Index(['Timestamp', 'Open', 'High', 'Low', 'Last', 'Volume', 'NumberOfTrades',
       'BidVolume', 'AskVolume'],
      dtype='object')

ticks = data.ix[:, ['High','Volume']]
print (ticks.head())
      High  Volume
0  2045.25       1
1  2045.50       2
2  2045.50       2
3  2045.50       2
4  2045.50       2

现在您可以使用：

print (ticks.Price.resample('1min', how='ohlc'))

如果您不想删除空格，请在列名称中添加空格：

print (ticks[' Price'].resample('1min', how='ohlc'))

但最好将Resampler.ohlc使用，如果pandas版本高于0.18.0 ：

print (ticks.Price.resample('1min').ohlc())