Эй, я получил кучу следующих данных (это всего одна ячейка):
"2014.01.01 23:00:00 1.37550 1.37648 1.37372 1.37580 2671 0 4"
Я хочу отформатировать его с помощью функции np.loadtxt из numpy, чтобы сохранить его в разных массивах ...
Я пытался сделать это с помощью Excel (но долгосрочная цель состоит в том, чтобыпреобразовать его полностью автоматически.) Я хочу создать 8 массивов, которые состоят из приведенных выше данных.В конце концов, это должно соответствовать следующей функции:
date, openprice, highprice, lowprice, closeprice, Tickvolume, volume, spread =
np.loadtxt(file_name, unpack=True, #delimiter="\t",skiprows=1,
converters={0: mdates.bytespdate2num('%Y%m%d %H%M%S')})
Но: я всегда получаю что-то вроде этого:
"ValueError: time data '"2014.01.01' does not match format '%Y%m%d %H%M%S'"
, так что это мой вопрос: как я могу это сделать?это верно?
большое спасибо.Я пытался найти ответ на Google и бороться с NumPy целый день.
Я уже пытался изменить формат даты:
'%Y%m%d %H%M%S''%Y%m%d %H:%M:%S' '%Y%m%d%H%M%S' '%Y%m%d %H:%M:%S' %Y.%m.%d %H%M%S''%Y.%m.%d %H:%M:%S' '%Y.%m.%d.%H%M%S' '%Y.%m.%d %H:%M:%S'
Также япопытался разделить их в Excel , но я все еще не мог заставить его работать, даже если дата и время были в 2 разных столбцах.Также я не смог отделить последние два столбца от остальных, потому что количество цифр во всей ячейке варьируется примерно на 1 или 2 цифры.
import numpy as np
import matplotlib.dates as mdates
date, openprice, highprice, lowprice, closeprice, Tickvolume, volume, spread = = np.loadtxt(file_name, unpack=True, delimiter="\t",skipr
converters={0: mdates.bytespdate2num('%Y%m%d %H%M%S;')},usecols=[0,1,2,3,4])
Вот заголовок файла Ecxel csv (снова:это только один столбец):
"<DATE> <TIME> <OPEN> <HIGH> <LOW> <CLOSE> <TICKVOL> <VOL> <SPREAD>"
"2014.01.01 23:00:00 1.37550 1.37648 1.37372 1.37580 2671 0 4"
"2014.01.02 00:00:00 1.37581 1.37730 1.37578 1.37645 2914 0 4"
"2014.01.02 01:00:00 1.37645 1.37684 1.37581 1.37586 2182 0 4"
"2014.01.02 02:00:00 1.37585 1.37662 1.37504 1.37626 2535 0 4"
Цель: успешно преобразовать эти файлы с помощью функции np.loadtxt или аналогичной функции numpy / matplotlib.