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Pandas必备技能之“时间序列数据处理”

发布时间:2019-06-16 00:30:41 所属栏目:教程 来源:Little monster翻译整理
导读:时刻序列数据Time Series Data是在差异时刻上网络到的数据,这类数据是定时刻次序网络到的,用于所描写征象随时刻变革的环境。 时刻序列说明普及应用于计量经济学模子中,通过探求汗青数据中某一征象的成长纪律,对将来举办猜测。 时刻序列数据作为时刻序

个中,.ffill()代表用前值举办添补,也就是用前面的非空值对后头的NaN值举办添补,如'20180709'-20180714' 的NaN值都便是'20180708'这一行的非空值,结果如下。

  1. df_daily = df_weekly.resample('D').ffill() 
  2. df_daily 
  3.  
  4. Out[54]:  
  5.             open  high   low  close         vol 
  6. trade_date                                      
  7. 2018-07-08  9.05  9.05  8.45   8.66  5125563.53 
  8. 2018-07-09  9.05  9.05  8.45   8.66  5125563.53 
  9. 2018-07-10  9.05  9.05  8.45   8.66  5125563.53 
  10. 2018-07-11  9.05  9.05  8.45   8.66  5125563.53 
  11. 2018-07-12  9.05  9.05  8.45   8.66  5125563.53 
  12. 2018-07-13  9.05  9.05  8.45   8.66  5125563.53 
  13. 2018-07-14  9.05  9.05  8.45   8.66  5125563.53 
  14. 2018-07-15  8.69  9.03  8.58   8.88  4901983.84 
  15. 2018-07-16  8.69  9.03  8.58   8.88  4901983.84 
  16. 2018-07-17  8.69  9.03  8.58   8.88  4901983.84 
  17. 2018-07-18  8.69  9.03  8.58   8.88  4901983.84 
  18. 2018-07-19  8.69  9.03  8.58   8.88  4901983.84 
  19. 2018-07-20  8.69  9.03  8.58   8.88  4901983.84 
  20. 2018-07-21  8.69  9.03  8.58   8.88  4901983.84 
  21. 2018-07-22  8.85  8.90  8.66   8.70  1590354.68 

(编辑:湖南网)

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