Pandas DataFrame преобразует строку даты

Question

вопрос новичка.Если вы запустите следующее:

df = pd.read_html('https://coinmarketcap.com/currencies/veritaseum/historical-data/?start=20180101&end=20180105')

df

, он создаст таблицу:

[           Date   Open*    High     Low  Close**   Volume  Market Cap
 0  Jan 05, 2018  366.43  395.69  356.26   380.11   426543   746285248
 1  Jan 04, 2018  376.58  397.02  353.17   368.46   734384   766956544
 2  Jan 03, 2018  378.55  395.28  352.05   376.05  1000590   770974464
 3  Jan 02, 2018  343.79  393.92  335.60   377.54  2011340   700168512
 4  Jan 01, 2018  338.14  357.18  325.33   343.12   890956   688681984]

, но при попытке создать DataFrame:

data_table = pd.DataFrame(df)

data_table

Ничего не выходит.Это из-за того, что Date является строкой?Как вы можете преодолеть это?Заранее спасибо.

Answer 1

Сначала нужно выбрать первое значение списка DataFrames, возвращаемых read_html, а затем использовать to_datetime, если хотите DatetimeIndex добавить set_index:

url = 'https://coinmarketcap.com/currencies/veritaseum/historical-data/?start=20180101&end=20180105'
df = pd.read_html(url)[0]
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%b %d, %Y')
df = df.set_index('Date')
print(df)
             Open*    High     Low  Close**   Volume  Market Cap
Date                                                            
2018-01-05  366.43  395.69  356.26   380.11   426543   746285248
2018-01-04  376.58  397.02  353.17   368.46   734384   766956544
2018-01-03  378.55  395.28  352.05   376.05  1000590   770974464
2018-01-02  343.79  393.92  335.60   377.54  2011340   700168512
2018-01-01  338.14  357.18  325.33   343.12   890956   688681984

Или используйте параметры parse_dates и при необходимости DatetimeIndex также добавьте index_col:

df = pd.read_html(url, index_col=0, parse_dates=[0])[0]
print(df)
             Open*    High     Low  Close**   Volume  Market Cap
Date                                                            
2018-01-05  366.43  395.69  356.26   380.11   426543   746285248
2018-01-04  376.58  397.02  353.17   368.46   734384   766956544
2018-01-03  378.55  395.28  352.05   376.05  1000590   770974464
2018-01-02  343.79  393.92  335.60   377.54  2011340   700168512
2018-01-01  338.14  357.18  325.33   343.12   890956   688681984