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这是我第一次尝试熊猫。我认为我有一个合理的用例，但我绊倒了。我想将制表符分隔的文件加载到 Pandas Dataframe 中，然后按 Symbol 分组，并使用 TimeStamp 列索引的 x.axis 绘制它。这是数据的子集：

Symbol,Price,M1,M2,Volume,TimeStamp
TBET,2.19,3,8.05,1124179,9:59:14 AM
FUEL,3.949,9,1.15,109674,9:59:11 AM
SUNH,4.37,6,0.09,24394,9:59:09 AM
FUEL,3.9099,8,1.11,105265,9:59:09 AM
TBET,2.18,2,8.03,1121629,9:59:05 AM
ORBC,3.4,2,0.22,10509,9:59:02 AM
FUEL,3.8599,7,1.07,102116,9:58:47 AM
FUEL,3.8544,6,1.05,100116,9:58:40 AM
GBR,3.83,4,0.46,64251,9:58:24 AM
GBR,3.8,3,0.45,63211,9:58:20 AM
XRA,3.6167,3,0.12,42310,9:58:08 AM
GBR,3.75,2,0.34,47521,9:57:52 AM
MPET,1.42,3,0.26,44600,9:57:52 AM

请注意有关 TimeStamp 列的两件事；

  1. 它有重复的值和
  2. 间隔不规则。

我以为我可以做这样的事情......

from pandas import *
import pylab as plt

df = read_csv('data.txt',index_col=5)
df.sort(ascending=False)

df.plot()
plt.show()

但是 read_csv 方法会引发异常“尝试将 1-X 列作为索引但发现重复项”。是否有允许我指定具有重复值的索引列的选项？

我也有兴趣将我的不规则时间戳间隔与一秒分辨率对齐，我仍然希望在给定的秒内绘制多个事件，但也许我可以引入一个唯一索引，然后将我的价格与它对齐？

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1 回答 1

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我刚才创建了几个问题来解决我认为很好的一些功能/便利：GH-856，GH-857，GH-858

我们目前正在改进时间序列功能，并且现在可以与第二次分辨率对齐（尽管没有重复，因此需要为此编写一些函数）。我还想以更好的方式支持重复的时间戳。但是，这实际上是面板 (3D) 数据，因此您可能会更改内容的一种方法如下：

In [29]: df.pivot('Symbol', 'TimeStamp').stack()
Out[29]: 
                   M1    M2   Price   Volume
Symbol TimeStamp                            
FUEL   9:58:40 AM   6  1.05  3.8544   100116
       9:58:47 AM   7  1.07  3.8599   102116
       9:59:09 AM   8  1.11  3.9099   105265
       9:59:11 AM   9  1.15  3.9490   109674
GBR    9:57:52 AM   2  0.34  3.7500    47521
       9:58:20 AM   3  0.45  3.8000    63211
       9:58:24 AM   4  0.46  3.8300    64251
MPET   9:57:52 AM   3  0.26  1.4200    44600
ORBC   9:59:02 AM   2  0.22  3.4000    10509
SUNH   9:59:09 AM   6  0.09  4.3700    24394
TBET   9:59:05 AM   2  8.03  2.1800  1121629
       9:59:14 AM   3  8.05  2.1900  1124179
XRA    9:58:08 AM   3  0.12  3.6167    42310

请注意，这创建了一个 MultiIndex。我可以得到这个的另一种方法：

In [32]: df.set_index(['Symbol', 'TimeStamp'])
Out[32]: 
                    Price  M1    M2   Volume
Symbol TimeStamp                            
TBET   9:59:14 AM  2.1900   3  8.05  1124179
FUEL   9:59:11 AM  3.9490   9  1.15   109674
SUNH   9:59:09 AM  4.3700   6  0.09    24394
FUEL   9:59:09 AM  3.9099   8  1.11   105265
TBET   9:59:05 AM  2.1800   2  8.03  1121629
ORBC   9:59:02 AM  3.4000   2  0.22    10509
FUEL   9:58:47 AM  3.8599   7  1.07   102116
       9:58:40 AM  3.8544   6  1.05   100116
GBR    9:58:24 AM  3.8300   4  0.46    64251
       9:58:20 AM  3.8000   3  0.45    63211
XRA    9:58:08 AM  3.6167   3  0.12    42310
GBR    9:57:52 AM  3.7500   2  0.34    47521
MPET   9:57:52 AM  1.4200   3  0.26    44600

In [33]: df.set_index(['Symbol', 'TimeStamp']).sortlevel(0)
Out[33]: 
                    Price  M1    M2   Volume
Symbol TimeStamp                            
FUEL   9:58:40 AM  3.8544   6  1.05   100116
       9:58:47 AM  3.8599   7  1.07   102116
       9:59:09 AM  3.9099   8  1.11   105265
       9:59:11 AM  3.9490   9  1.15   109674
GBR    9:57:52 AM  3.7500   2  0.34    47521
       9:58:20 AM  3.8000   3  0.45    63211
       9:58:24 AM  3.8300   4  0.46    64251
MPET   9:57:52 AM  1.4200   3  0.26    44600
ORBC   9:59:02 AM  3.4000   2  0.22    10509
SUNH   9:59:09 AM  4.3700   6  0.09    24394
TBET   9:59:05 AM  2.1800   2  8.03  1121629
       9:59:14 AM  2.1900   3  8.05  1124179
XRA    9:58:08 AM  3.6167   3  0.12    42310

您可以像这样以真正的面板格式获取这些数据：

In [35]: df.set_index(['TimeStamp', 'Symbol']).sortlevel(0).to_panel()
Out[35]: 
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 4 (items) x 11 (major) x 7 (minor)
Items: Price to Volume
Major axis: 9:57:52 AM to 9:59:14 AM
Minor axis: FUEL to XRA

In [36]: panel = df.set_index(['TimeStamp', 'Symbol']).sortlevel(0).to_panel()

In [37]: panel['Price']
Out[37]: 
Symbol        FUEL   GBR  MPET  ORBC  SUNH  TBET     XRA
TimeStamp                                               
9:57:52 AM     NaN  3.75  1.42   NaN   NaN   NaN     NaN
9:58:08 AM     NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  3.6167
9:58:20 AM     NaN  3.80   NaN   NaN   NaN   NaN     NaN
9:58:24 AM     NaN  3.83   NaN   NaN   NaN   NaN     NaN
9:58:40 AM  3.8544   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN     NaN
9:58:47 AM  3.8599   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN     NaN
9:59:02 AM     NaN   NaN   NaN   3.4   NaN   NaN     NaN
9:59:05 AM     NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  2.18     NaN
9:59:09 AM  3.9099   NaN   NaN   NaN  4.37   NaN     NaN
9:59:11 AM  3.9490   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN     NaN
9:59:14 AM     NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  2.19     NaN

然后，您可以从该数据生成一些图。

请注意，时间戳仍然是字符串——我猜它们可以转换为 Python datetime.time 对象，并且使用起来可能会更容易一些。我没有太多计划为原始时间与时间戳（日期+时间）提供大量支持，但如果有足够多的人需要它，我想我可以确信:)

如果您在一秒钟内对单个符号进行多次观察，则上述某些方法将不起作用。但我想在即将发布的 pandas 中提供更好的支持，因此了解您的用例将对我有所帮助——考虑加入邮件列表 (pystatsmodels)

于 2012-03-04T17:35:40.640 回答