在使用Pandas导入和索引大型数据集时,是否可以使用TQDM进度条？
以下是我导入,索引和使用to_datetime的一些5分钟数据的示例.这需要一段时间,看到进度条会很高兴.
#Import csv files into a Pandas dataframes and convert to Pandas datetime and set to index
eurusd_ask = pd.read_csv('EURUSD_Candlestick_5_m_ASK_01.01.2012-05.08.2017.csv')
eurusd_ask.index = pd.to_datetime(eurusd_ask.pop('Gmt time'))
我想在Pandas DataFrame中重新采样每日到每月的一些数据.我是大熊猫的新手,也许我需要首先格式化日期和时间,然后才能做到这一点,但我没有找到一个好的教程,以正确的方式处理导入的时间序列数据.我发现的一切都是自动从Yahoo或Quandl导入数据.
以下是我在DataFrame中的内容:dataframe segment screenshot
这是我用来创建DataFrame的代码:
#Import excel file into a Pandas DataFrame
df = pd.read_excel(open('2016_forex_daily_returns.xlsx','rb'), sheetname='Sheet 1')
#Calculate the daily returns
df['daily_ret'] = df['Equity'].pct_change()
# Assume an average annual risk-free rate over the period of 5%
df['excess_daily_ret'] = df['daily_ret'] - 0.05/252
有人可以帮我理解我需要对DataFrame中的"日期"和"时间"列做什么,以便我可以重新采样吗？