Переиндексация фрейма данных Pandas дает только Nans - PullRequest
Новая
       13

Переиндексация фрейма данных Pandas дает только Nans

0 голосов
/ 10 сентября 2018

Я хотел сделать учебник Python для финансов, Часть I: Yahoo & Google Finance API, pandas и matplotlib . Поскольку Google API не работает должным образом, я использовал данные IEX. Когда я пытаюсь переиндексировать фрейм данных pandas, чтобы иметь последовательные даты, все значения, которые были доступны ранее, заменяются на NaN. Я думаю, что новый индекс как-то связан с двумя разными типами индексов. Я довольно новичок в программировании и понятия не имею, как решить эту проблему после прочтения документации для панд.

Код выглядит следующим образом. 

Modules used 
matplotlib==2.2.3
pandas_datareader==0.6.0
googlefinance.client==1.3.0
pandas==0.23.4
googlefinance==0.7

import pandas as pd
pd.core.common.is_list_like = pd.api.types.is_list_like
import pandas_datareader as pdr
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime


# Define the instruments to download. We would like to see Apple, Microsoft and the S&P500 index.
#tickers = ["AAPL","MSFT","SPY"]

# We would like all available data from 01/01/2017 until 9/1/2018.

start_date = datetime(2017,1,1)
end_date = datetime(2018,9,1)

# User pandas_reader.data.DataReader to load the desired data.

aapl_data = pdr.DataReader("SPY",'iex',start_date,end_date, pause = 5)
#ms_data = pdr.DataReader('SPY','iex',start_date,end_date,pause = 5)

print(aapl_data.tail(9))
#print(ms_data.tail(9))
print(aapl_data.index.dtype)
close = aapl_data
# Getting all weekdays between start_date and end_date
all_weekdays = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='B')
print(all_weekdays.dtype)
# How do we align the existing prices in adj_close with our new set of dates?
# All we need to do is reindex close using all_weekdays as the new index
close = close.reindex(all_weekdays)
# Reindexing will insert missing values (NaN) for the dates that were not present
print(close)

1 Ответ

0 голосов
/ 10 сентября 2018

Вам нужно конвертировать оба индекса в дату и время dtype.

Использование pd.to_datetime: Документы 

aapl_data = pdr.DataReader("SPY",'iex',start_date,end_date, pause = 5)
aapl_data.index = pd.to_datetime(aapl_data.index)  # converts index to datetime dtype
close = aapl_data
all_weekdays = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='B')
close = close.reindex(all_weekdays)


print(aapl_data.index.dtype)  
# Output:
   datetime64[ns]

print(all_weekdays.dtype)
# Output:
   datetime64[ns]
...