我從CSV文件中的數據幀如下,熊貓讀取特定的日期和時間範圍CSV數據幀行
TimeStamp
0 12/7/2017 8:00
1 12/7/2017 7:00
2 12/7/2017 6:00
3 12/7/2017 5:00
4 12/7/2017 4:00
5 12/7/2017 3:00
6 12/7/2017 2:00
7 12/7/2017 1:00
8 12/7/2017 0:00
9 11/7/2017 23:00
10 11/7/2017 22:00
...
9996 3/12/2015 6:00
9997 3/12/2015 5:00
9998 3/12/2015 4:00
9999 3/12/2015 3:00
Name: TimeStamp, Length: 10000, dtype: object
我試圖用Pandas
從一個特定的日期和時間範圍,例如讀取數據,從11/7/2017 8:00
到12/7/2017 8:00
。
我試過使用Boolean mask
,DatetimeIndex
和.Between
方法,它也讀取了該範圍以外的數據,並且從2016年到2015年也是如此。這裏是我的代碼,
import pandas as pd
eurusd = pd.read_csv('fxhistoricaldata_EURUSD_hour.csv')
eurusd = eurusd[(eurusd['TimeStamp'] >= '11/7/2017 8:00') &
(eurusd['TimeStamp'] <= '12/7/2017 8:00')]
print(eurusd['TimeStamp'])
或使用.between,
eurusd = eurusd[eurusd['TimeStamp'].between('11/7/2017 8:00', '12/7/2017 8:00')]
的結果是這樣,
2 12/7/2017 6:00
3 12/7/2017 5:00
4 12/7/2017 4:00
5 12/7/2017 3:00
6 12/7/2017 2:00
7 12/7/2017 1:00
8 12/7/2017 0:00
23 11/7/2017 9:00
24 11/7/2017 8:00
513 12/6/2017 23:00
514 12/6/2017 22:00
515 12/6/2017 21:00
516 12/6/2017 20:00
517 12/6/2017 19:00
518 12/6/2017 18:00
519 12/6/2017 17:00
520 12/6/2017 16:00
521 12/6/2017 15:00
522 12/6/2017 14:00
523 12/6/2017 13:00
524 12/6/2017 12:00
525 12/6/2017 11:00
...
8827 12/2/2016 5:00
8828 12/2/2016 4:00
8829 12/2/2016 3:00
Name: TimeStamp, Length: 305, dtype: object
誰能幫我糾正我的問題,還是有什麼功能可以幫我完成我的任務嗎?任何幫助是極大的讚賞!
轉換timestamp列如'歐元兌美元[ '時間戳'] = pd.to_datetime(EURUSD [ '時間戳'])'和解決方案會奏效。 – shivsn
或對read_csv使用parse_dates = True –