[英]Python timestamp as index
因为我现在正在写我的硕士论文,所以我必须第一次使用 Python。 为了用时间戳索引我的数据,我尝试了以下方法,但实际上并不奏效。 好吧,也许确实如此,但是通过timestemp访问数据真是太愚蠢了。 也许有人可以帮助我做下一步,以便我可以使用时间戳访问数据,例如,我可以将年度数据分成几个月。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
from matplotlib import pyplot
import datetime as dt
from matplotlib.pylab import rcParams
import datetime
rcParams['figure.figsize'] = 15, 6
data = pd.read_csv('PhelixPowerSpotHistory_2015.csv')
data['Delivery Date']=pd.to_datetime(data['Delivery Date'])
#data['Time']= pd.to_datetime(data.DeliveryDate)
#print (data.head())
print(data.head(10))
from datetime import datetime
ts = data['PriceEUR/MWh']
print(ts.head(10))
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(ts)
plt.ylabel('€/MWh')
plt.xlabel('Delivery Date')
plt.xticks(np.linspace(0,8721,12))
plt.show()
我的数据头部如下所示:
0 2015-01-01 00:00:00 25.02
1 2015-01-01 01:00:00 18.29
2 2015-01-01 02:00:00 16.04
3 2015-01-01 03:00:00 14.60
4 2015-01-01 04:00:00 14.95
5 2015-01-01 05:00:00 14.50
6 2015-01-01 06:00:00 10.76
7 2015-01-01 07:00:00 12.01
8 2015-01-01 08:00:00 12.39
9 2015-01-01 09:00:00 14.04
提前致谢
我不太清楚您想要的输出是什么,但是要按日期访问数据,您可以这样做:
df['delivery date'] = pd.to_datetime(df['delivery date']) # convert column to datetime object
df.set_index('delivery date', inplace=True) # set column 'date' to index
要访问一天的数据:
print (df.loc['2015-01-01 00:00:00'])
输出:
€/MWh 25.02
并绘制:
df.plot()
plt.show()
所有 df:
€/MWh
delivery date
2015-01-01 00:00:00 25.02
2015-01-01 01:00:00 18.29
2015-01-01 02:00:00 16.04
2015-01-01 03:00:00 14.60
2015-01-01 04:00:00 14.95
2015-01-01 05:00:00 14.50
2015-01-01 06:00:00 10.76
2015-01-01 07:00:00 12.01
2015-01-01 08:00:00 12.39
2015-01-01 09:00:00 14.04
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