我爲什麼使用熊貓獲得is_monotonic斷言錯誤Series.asfreq

Question

我有一個Python函數historical_data，它從Yahoo Finance中提取每日曆史價格和股息數據，並將其輸出到熊貓DataFrame中。

>>> nlsn = y.historical_data('NLSN') 
>>> nlsn 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
DatetimeIndex: 366 entries, 2012-07-10 00:00:00 to 2011-01-27 00:00:00 
Data columns: 
Open   366 non-null values 
High   366 non-null values 
Low   366 non-null values 
Close  366 non-null values 
Volume  366 non-null values 
Adj Close 366 non-null values 
Dividends 366 non-null values 
dtypes: float64(6), int64(1) 
>>> nlsn['Adj Close'] 
Date 
2012-07-10 26.77 
2012-07-09 26.77 
2012-07-06 26.64 
2012-07-05 26.56 
2012-07-03 26.57 
... 
2011-02-01 25.75 
2011-01-31 26.07 
2011-01-28 25.00 
2011-01-27 25.40 
Name: Adj Close, Length: 366 

我只想持續存儲每日數據（而不必存儲每日，每月，每週等）。每天到每月轉換似乎不以下工作，雖然：

>>> nlsn['Adj Close'].asfreq('M', method='bfill') 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
    File "/home/michael/Projects/envs/fintools32/lib/python3.2/site-packages/pandas/core/generic.py", line 156, in asfreq 
    return asfreq(self, freq, method=method, how=how) 
    File "/home/michael/Projects/envs/fintools32/lib/python3.2/site-packages/pandas/tseries/resample.py", line 329, in asfreq 
    return obj.reindex(dti, method=method) 
    File "/home/michael/Projects/envs/fintools32/lib/python3.2/site-packages/pandas/core/series.py", line 2053, in reindex 
    level=level, limit=limit) 
    File "/home/michael/Projects/envs/fintools32/lib/python3.2/site-packages/pandas/core/index.py", line 791, in reindex 
    limit=limit) 
    File "/home/michael/Projects/envs/fintools32/lib/python3.2/site-packages/pandas/core/index.py", line 719, in get_indexer 
    assert(self.is_monotonic) 
AssertionError 

什麼是適合我的方式聚合這些股票的價格爲每月？

我已經試過

我嘗試了所有不同method參數（ffill，墊，bfill），所有這些似乎都提出同樣的斷言錯誤。

我試圖檢查源代碼index.py，但似乎是在效果策略模式，其中有問題的代表is_monotonic類其_engine屬性，我找不到在_engine屬性實際分配。

Answer 1

嘗試nlsn['Adj Close'][::-1].asfreq('M', method='ffill')

如果你能得到你的函數返回升序DatetimeIndex，它會讓你跳過額外的分揀這裏。