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pandas.DataFrameを作る

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indexにDatetimeIndexでdtype=’datetime64[ns]の値、Closeで100-190の値のDataFrameを作る

import pandas as pd

df_test=pd.DataFrame({
'Date':[
'2022-08-19 00:30:00',
'2022-08-19 00:45:00',
'2022-08-19 01:00:00',
'2022-08-19 01:15:00',
'2022-08-19 01:30:00',
'2022-08-19 01:45:00',
'2022-08-19 02:00:00',
'2022-08-19 02:15:00',
'2022-08-19 02:30:00',
'2022-08-19 02:45:00'],
'Close':[
100,
110,
100,
120,
140,
150,
120,
100,
180,
190]
}
)
df_i = df_test.set_index('Date')
df_i.index=pd.to_datetime(df_i.index)

中身をチェック。
class ‘pandas.core.frame.DataFrame’
DatetimeIndex: 10 entries, 2022-08-19 00:30:00 to 2022-08-19 02:45:00

df_i.info()

listに代入する
class ‘pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestampになってる

list=[]
for da in df_i.index:
    print(type(da))
    list.append(da)

datetime型にする

type(list[0].to_pydatetime())

リストからdatetime型にする

for data in list:
    #print(type(data))
    time = data.to_pydatetime() # datetime型に変換
    #print(type(time))
    print(time)

Pandas Tips

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ファイルをPanda DataFrameに読み込む

import pandas as pd

usecols = ['Date','Open','High','Low','Close','Volume']
file="~/sshmnt/candles_15m_bybit_BTC-USDT.csv"
data = pd.read_csv(file,names=usecols,parse_dates=True,index_col='Date')

print(len(data))

#data2=data[45700:45800]
#data2=data[46000-1000:46000]
#data2=data[0:59000]
data2=data.tail(120+4*24*1) ##1日分+120
print(len(data2))

data3=data2.copy()

close_data=data3["Close"]
close_data.plot()

列を追加

data3['Trend'] = 0
data3
#またはNaNを入れることも
data3['Trend'] = np.nan

列(Trend)を削除

data3.drop('Trend',axis=1)

列を抽出

#カラム１つ
data4["Close"]
#または
data4.Close
#カラムを２つ
data4[["Close","signal"]]

特定の行の表示、インデックスから

data3['2022-09-02 10:0:0' : '2022-09-02']

特定範囲の行（インデックス）の特定列に代入する(1)

data3['2022-09-02 10:0:0' : '2022-09-02']['Trend']=2

特定の範囲のindex行の、特定列に代入する。(2) ＊上記の(1)が動作しない場合

data3.loc['2022-09-01 09:00:00':'2022-09-01 23:0:0',"Trend"]=-1

atでこのようなスライスでの使い方はエラーがでるので使えない

data3.at['2022-09-01 09:00:00':'2022-09-01 23:0:0',"Trend"]=-1

特定範囲の抽出

ts= "2022-09-01 09:00:00"
ts2="2023-01-01 09:00:00"
data2= (data[ts : ts2])
data2

JupyterでPandasの表示設定

pd.set_option('display.max_columns', 10)
pd.set_option('display.max_rows', 300)

データフレームの作成、日付時間をインデックスに

df_test=pd.DataFrame({
'Date':[
'2022-08-19 00:30:00',
'2022-08-19 00:45:00',
'2022-08-19 01:00:00',
'2022-08-19 01:15:00',
'2022-08-19 01:30:00',
'2022-08-19 01:45:00',
'2022-08-19 02:00:00',
'2022-08-19 02:15:00',
'2022-08-19 02:30:00',
'2022-08-19 02:45:00']
}
)
df_i = df_test.set_index('Date')

上記ではインデックスが作れるが、dtypeがobjectになってる

df_i.index

Index(['2022-08-19 00:30:00', '2022-08-19 00:45:00', '2022-08-19 01:00:00',
'2022-08-19 01:15:00', '2022-08-19 01:30:00', '2022-08-19 01:45:00',
'2022-08-19 02:00:00', '2022-08-19 02:15:00', '2022-08-19 02:30:00',
'2022-08-19 02:45:00'],
dtype='object', name='Date')

上記をデイトタイムにするにはこれ

df_i.index=pd.to_datetime(df_i.index)

インデックスを見るとIndexがDatetimeIndexのdtypeがdatetime64になった

df_i.index

DatetimeIndex(['2022-08-19 00:30:00', '2022-08-19 00:45:00',
'2022-08-19 01:00:00', '2022-08-19 01:15:00',
'2022-08-19 01:30:00', '2022-08-19 01:45:00',
'2022-08-19 02:00:00', '2022-08-19 02:15:00',
'2022-08-19 02:30:00', '2022-08-19 02:45:00'],
dtype='datetime64[ns]', name='Date', freq=None)

インデックスを削除する

data4=data4.reset_index()

インデックスを付ける

data4=data4.set_index("Date", inplace=False)
# inplace=Trueは
data4.set_index("Date", inplace=True) ### data4をイコールで指定しなくても適応される