主页 / 问题 / 1535949
Accepted
almaz
Asked:2023-08-15 12:57:48 +0000 UTC2023-08-15 12:57:48 +0000 UTC

python pandas 为什么数据框中有错误（关键错误：0）

  • 772

有这样一个数据框/时间序列（货币对）：https ://dropmefiles.com/rQPKD

import pandas as pd


# чтение и подготовка данных
df = pd.read_csv('usdcad_H1_04_2023_support.csv', index_col=0, delimiter='\t', usecols=["time",'open', 'high', 'low', 'close'])
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df_res = df.loc[df.index.to_series().between('2023-04-24 11:00:00', '2023-05-08 15:00:00')]

# далее/ниже хочу получить dataframe, где будут отфильтрованы значения 'close' выше определённого значения причем до первого неподходящего значения

# 1. проходит нормально для условия '< 1.35306'
df_new = df_res.groupby((df_res["close"] < 1.35306 ).cumsum()).get_group(0)
print(df_new)

# 2. не проходит для условия '< 1.35346'  -------------------- вызывает ошибку key_error: 0 !!!
# по сути в dataframe есть значения 'close' выше '1.35346' , не понимаю логику ошибки
df_new = df_res.groupby((df_res["close"] < 1.35346 ).cumsum()).get_group(0)
print(df_new)
python

1 个回答

  1. Best Answer

    您可以通过钥匙进入该组。并且分组中的键不是序列号，而是分组发生的值。显然，您在选择中没有键为 0 的组，因为数据帧的第一个值满足条件<1.35346，并且第一组的键将为 - 1。

    如果显式展开分组，您始终可以检查组的键和内容：

    for i, g in df_res.groupby((df_res["close"] < 1.35346 ).cumsum()):
    print(i)
    print(g)

    1 <-Ключ
                        open     high      low    close
time                                                   
2023-04-24 11:00:00  1.35435  1.35522  1.35306  1.35308
2023-04-24 12:00:00  1.35308  1.35401  1.35224  1.35387
2023-04-24 13:00:00  1.35387  1.35449  1.35332  1.35427
2023-04-24 14:00:00  1.35425  1.35473  1.35341  1.35444
. . .
    • 1

相关问题