API时间序列数据

Question

我有一些无法补充的数据，但是我正在向能源管理系统发出API请求，以建立一个简单的熊猫数据框架...当数据请求返回时，我对数据进行了pd_to.CSV写入，并且然后使用index_col='Date', parse_dates=True

如何将其合并到我的API请求中，将时间戳标记为“ Date”和parse_dates = True？ （将读/写数据跳过为CSV ...）

from pyhaystack.client.niagara import NiagaraHaystackSession
import pandas as pd


session = NiagaraHaystackSession(uri='http://192.x.x.x', username='username', password='password', pint=True)

op = session.nav()
op.wait()
nav = op.result
print(nav)

#Get Data for the OSA-T & convert to Pandas series:
oat = session.find_entity(filter_expr='outsideAir').result
oat_df = session.his_read_frame(oat, rng= '2017-10-01,2018-01-01').result
oat_df = pd.Series(oat_df[oat_df.columns[0]])


#Get Data for the electrical energy kWh & convert to Pandas series:
elecMeter = session.find_entity(filter_expr='elecMeter').result
elecMeter_df = session.his_read_frame(elecMeter, rng= '2017-10-01,2018-01-01').result
elecMeter_df = pd.Series(elecMeter_df[elecMeter_df.columns[0]])

#Get Data for the natural gas energy therms & convert to Pandas series:
gasMeter = session.find_entity(filter_expr='gasMeter').result
gasMeter_df = session.his_read_frame(gasMeter, rng= '2017-10-01,2018-01-01').result
gasMeter_df = pd.Series(gasMeter_df[gasMeter_df.columns[0]])

UtilityInfo = pd.DataFrame({'oat' : oat_df, 'kWh' : elecMeter_df, 'therms' : gasMeter_df})

这是我希望对CSV进行读/写的地方，希望将其合并到API请求中...除非这是进行读/写的最佳实践？。.基本上，在下面的读/写步骤之间，作弊并打开Excel以标记时间戳记列“ Date”，我希望避免！

UtilityInfo.to_csv('C:\\Python Scripts\\UtilityInfo.csv', sep=',', header=True, index=True, na_rep='N/A')

UtilityInfo = pd.read_csv('C:\\Python Scripts\\UtilityInfo.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

Answer 1

您可以使用UtilityInfo.index.names=['Date']为索引命名。

您还可以使用df.reset_index（）从此索引创建一列

良好的参考： 重命名Pandas DataFrame索引