所以我正在使用 Pandas 进行一些技术分析，但是我在 DateTimeIndex 上苦苦挣扎，因为很多财务数据的频率不一致。

我使用 pandas_datareader 获取包含 DateTimeIndex、Open、Close、High、Low 和 Volume 价格的 yahoo 财务数据。接下来我正在计算一些我想开始分析的日期。我的问题是，一旦有了这些日期，我就很难“访问”对应于前一个和下一个交易日的值。数据帧上的移位仅适用于数据帧本身，不会移位索引。DateTimeIndex 上的移位只能以一致的频率起作用。

因此，例如，给定 Date 2017-05-19，我希望能够访问 date2017-05-18以及2017-05-22. 不仅是值，因为使用原始 df 上的 shift 仍然很容易找到这些值，而且我还想获​​得“下一个”的 datetimeindex。

对此问题的任何帮助将不胜感激。

--- 编辑我有一个包含多个日期的索引“系列”，我想为该系列中的每个日期找到“下一行”。

此代码产生输出

我有两个数据框。一个有一组对应于特定时间和日期的值 ( df_1)。另一个有一组对应于特定日期的值 ( df_2)。我想合并这些 DataFrame，以便将df_2for 日期的值应用于相应日期的所有时间。df_1

所以，这里是df_1：

这是df_2：

我想像这样合并它们：

所以，value_2存在于整个日子。

这叫什么合并？怎么做到呢？

DataFrames 的代码如下：

这个问题在概念上与这个问题相似。

我有两个数据框。一个有一组对应于特定时间和日期的值 ( df_1)。另一个有一组对应于某些月份的值 ( df_2)，指定为一个月第一天的第一时刻（例如 2015-07-01 00:00:00.00）。我想合并这些 DataFrame，以便将df_2月份的值应用于df_1相应月份的所有日期和时间。

所以，这里是df_1：

这是df_2：

我想像这样合并它们：

因此，value_2每个月都存在。

如何进行这种合并？

从之前的答案来看，以下（有缺陷的）形式的解决方案似乎是正确的方法，但它失败了：

我很好奇为什么我可以给切片赋值，但不能直接打印出来。以下代码显示了详细信息：

错误消息：
TypeError：无法使用类“int”的这些索引器 [1] 对类“pandas.tseries.index.DatetimeIndex”进行切片索引

为什么我可以赋值但不能打印这个切片？

非常感谢您的检查。

假设我有一个 pd.Series 的每日S&P 500 值，我想过滤这个系列以获得第一个工作日和每周的相关值。

因此，例如，我过滤的系列将包含 2017 年 9 月 5 日（星期二 - 星期一没有值），然后是 2017 年 9 月 11 日（星期一）。

我的解决方案目前包括：

然而，这感觉不理想/非pythonic。有更好/更快/更清洁的解决方案吗？

新的 pandas 版本弃用了TimeGrouper，所以我们应该使用常规的Grouper.

旧代码：

在旧版本的熊猫中工作正常。但是，没有一个：

在新版本中工作。要么 key 被认为丢失，要么 pandas 抱怨：

编辑

我是 Python 的新手，正在完成我的爬行项目。关于几个熊猫模块，我有两个问题。

下面是我的数据表“js”

下面是我将苹果和香蕉值应用于新 DataFrame 的代码。

第一步是将我的df索引设置为data_range（'2017-01-01'到昨天（每天））。错误消息是说我缺少 1 个必需的位置参数：'keys'。是否可以将索引设置为从“2017-01-01”到昨天的每日日期？

解决之后，我试图将我的“js”数据（例如“apple”和“banana”）作为列，并将每个值都放在 df 索引日期。此示例仅显示“apple”和“banana”列，但在我的真实数据集中，我还有数千个......

请让我知道解决我的问题的有效方法。提前致谢！

------------------EDIT------------------------ 日期索引与@完美配合冷速回答。

一个问题是，如果我有另一个数据框“js2”（下）并将这些数据组合在一个 df（上）中，我相信它不会起作用。有什么建议吗？

我有一个数据框 df，当我运行 print(df.index) 时，我得到：

我正在尝试修改 datetimeindex 对象，以便

1. 系列中的第一个时间戳从 更改'2011-08-05 00:00:00-04:00'为'2011-08-04 20:00:00'和
   
2. 系列中的第二个邮票将从 更改'2011-08-05 00:00:00-04:00'为'2011-08-04 21:00:00'，以此类推。

我试过pd.to_datetime(df.index, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')了，但它返回与datetimeindex上面相同的对象。

如果将时间戳转换为字符串，我可以，所以我尝试了：

但是这两行代码都没有达到我的最终目标。

我有一个熊猫数据框。我正在制作散点图并尝试根据颜色条对数据进行分类。我为每月分类和质量分类做了它，如下面的示例代码所示。

还有质量：

我的问题：有没有办法按半年分类。例如，从 1-6 月和 7-12 月开始，也可以按月：10-3 和 4-9 月，谢谢您的帮助/建议，我们将不胜感激。

我有熊猫系列myS

索引是一组仅包含时间的字符串

我可以方便地将其正确转换为日期时间：

但是，所有日期都将设置为1900-01-01

如果我有可用的日期时间，如何将索引的所有日期重置为所需值，同时保持时间不变？