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TypeError: Index of time series must be a pandas DatetimeIndex object.
目录 1. 问题描述 Validate time series 2. 问题起源 3. 解决方案 1. 问题描述 在做时序列分析中调用到了adtk.data.validate_series，报告了以上这个错误。查了查adtk官网(Detector — ADTK 0.6.2 documentation)文档关于validate_series描述如pandas-时间序列与日期用法（二）
本节介绍时间戳 1.时间戳是最基本的时间序列数据，用于把数值与时点关联在一起。Pandas 对象通过时间戳调用时点数据。 2. 大多数情况下，用时间段改变变量更自然。Period 表示的时间段更直观，还可以用日期时间格式的字符串进行推断。 3. Timestamp与Period可以用作索引。作为索python-如何对齐多个数据框的索引并填写熊猫中各自的缺失值？
我有4个具有类似日期时间索引的数据的数据框,但是在每个数据框中都缺少几行,我知道可以使用以前的已知数据来填补空白. 我想“对齐”这些数据框,以便它们具有所有数据框的索引的并集并填充缺少的值. 我知道如何针对2个数据帧执行此操作：df1,df2 = df1.align(df2,axis = 0,method =’我想用datetime set_index dateFrame
poorList = [datetime.date(2016, 5, 2), datetime.date(2016, 8, 26), datetime.date(2016, 6, 9), datetime.date(2016, 3, 4)] dateForm.set_index(poorList) 那是错误的： File “pandas\index.pyx”, line 137, in pandas.index.Inpython-熊猫石斑鱼vs时间石斑鱼
新的熊猫版本不赞成使用TimeGrouper,因此我们应该使用常规的Grouper. 旧代码： df['column_name'].groupby(pd.TimeGrouper("M")).mean().plot() 在旧版本的熊猫中工作正常.但是,没有： df.groupby(pd.Grouper(key='column_name', freq="M")).mean().plot() df['column_npython – 断言pandas数据帧通过装饰器有一个日期时间索引
如何添加装饰器,声明函数的传入pandas dataframe参数具有日期时间索引？ 我看过包engarde和validada,但还没找到任何东西.我可以在函数内部进行检查,但更喜欢装饰器.解决方法:正如@PadraicCunningham所写,使用functools.wraps创建一个并不太难： import functools def assert_index_dpython – Pandas：使用日期列表和DateTimeIndex访问数据
我有一个带有DateTimeIndex的pandas DataFrame： A B 2016-04-25 18:50:06 440.967796 201.049600 2016-04-25 18:50:13 441.054995 200.767034 2016-04-25 18:50:20 441.142337 200.484475 ... 2016-07-27 18:50:06 440.967