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我有一个 312.5MB 的 csv 文件，其中包含从 2003 年 7 月 27 日至今的 EURUSD 1 分钟 OHLC 数据，但是日期都针对夏令时进行了调整，这意味着我得到了重复和空白。

鉴于这是一个如此大的文件，默认日期解析器太慢了，所以我这样做了：

tizo = dateutil.tz.tzfile('/usr/share/zoneinfo/GB')
def date_parse_1min(s):
    return datetime(int(s[6:10]), 
                    int(s[3:5]), 
                    int(s[0:2]), 
                    int(s[11:13]),
                    int(s[14:16]),tzinfo=tizo)

df = read_csv("EURUSD_1m_clean_w_header.csv",index_col=0,parse_dates=True, date_parser=date_parse_1min)

#verify that it's got the tz right:
df.index
Exception AttributeError: "'NoneType' object has no attribute 'toordinal'" in 'pandas.tslib._localize_tso' ignored
Exception AttributeError: "'NoneType' object has no attribute 'toordinal'" in 'pandas.tslib._localize_tso' ignored
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2003-07-26 23:00:00, ..., 2012-12-15 23:59:00]
Length: 4938660, Freq: None, Timezone: tzfile('/usr/share/zoneinfo/GB')

不知道为什么那里有属性错误。

df.index.get_duplicates()
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2003-10-26 01:00:00, ..., 2012-10-28 01:59:00]
Length: 600, Freq: None, Timezone: None
df1 = df.tz_convert('GMT')
df1.index.get_duplicates()
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2003-10-26 01:00:00, ..., 2012-10-28 01:59:00]
Length: 600, Freq: None, Timezone: None

如何让熊猫消除夏令时偏移？显然，我可以计算出需要更改的正确整数索引并这样做，但必须有更好的方法。

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1 回答 1

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如果您采用每年的第一个和最后一个重复值并将其间的数据移动一个小时，那应该是纠正问题的最简单方法。您显然必须考虑到第一个数据点从夏令时开始。

于 2012-12-24T03:03:07.863 回答