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最近想玩玩 tushare ，有几个问题：
1 、比如我从 csv 中读入股票的数据，存入到 DataFrame 里： df=pd.read_csv(FileDir, index_col="date", encoding='gbk')。此时 date 作为 index ，那么之后调用排序 df.sort_values 就无法使用 date 进行。只能选用其它 column （比如 open 、 close 等）进行排序。也就是说 df.sort_values(by=['date'])出错，而 df.sort_values(by=['close'])正常。
所以目前我只能修改为 df=pd.read_csv(FileDir, encoding='gbk')，这样 df 的数据就类似于：
date open high close low volume price_change p_change \
0 2015-12-22 25.45 25.60 25.34 24.83 23069.91 -0.10 -0.39
1 2015-12-21 25.65 25.95 25.44 25.01 34771.50 -0.42 -1.62
这时 index 就是从 0 开始的整数。如果调用 df.sort_values(by=['date'])， index 也会相应调整成这样:
date open high close low volume price_change p_change \
584 2012-12-24 5.40 5.44 5.41 5.35 5436.09 0.01 0.18
583 2012-12-25 5.41 5.58 5.52 5.36 17887.64 0.11 2.03
但是我希望 index 不参与排序
2 、我想对 df 的 open 或者 close 数据画图，比如 x 轴为 date ， y 轴为 open ，日期该如何转换？
因为我直接调用 plt.plot(df['date'], df['close'])就会出错。
1 、比如我从 csv 中读入股票的数据，存入到 DataFrame 里： df=pd.read_csv(FileDir, index_col="date", encoding='gbk')。此时 date 作为 index ，那么之后调用排序 df.sort_values 就无法使用 date 进行。只能选用其它 column （比如 open 、 close 等）进行排序。也就是说 df.sort_values(by=['date'])出错，而 df.sort_values(by=['close'])正常。
所以目前我只能修改为 df=pd.read_csv(FileDir, encoding='gbk')，这样 df 的数据就类似于：
date open high close low volume price_change p_change \
0 2015-12-22 25.45 25.60 25.34 24.83 23069.91 -0.10 -0.39
1 2015-12-21 25.65 25.95 25.44 25.01 34771.50 -0.42 -1.62
这时 index 就是从 0 开始的整数。如果调用 df.sort_values(by=['date'])， index 也会相应调整成这样:
date open high close low volume price_change p_change \
584 2012-12-24 5.40 5.44 5.41 5.35 5436.09 0.01 0.18
583 2012-12-25 5.41 5.58 5.52 5.36 17887.64 0.11 2.03
但是我希望 index 不参与排序
2 、我想对 df 的 open 或者 close 数据画图，比如 x 轴为 date ， y 轴为 open ，日期该如何转换？
因为我直接调用 plt.plot(df['date'], df['close'])就会出错。
 | 1 yech1990 2015-12-24 23:27:12 +08:00 1. df.index=range(len(df.index)) 2. pd.to_datetime |
 | 2 moogle OP 谢谢楼上，可以了。 继续 1 里面的问题，如果我想让日期作为 index ，也就是 df=pd.read_csv(FileDir, index_col="date", encoding='gbk')，那 df 如何使用日期进行排序？ |
 | 3 ahxxm 2015-12-26 14:54:43 +08:00 如果你的 index 已经长得像日期了， df.index = pd.DatetimeIndex(df.index); df = df.sort_index() ，如果 index 还是某个叫做 date 的 column ，就先 df.index = pd.DatetimeIndex(df.pop('date')) |
| 4 moogle OP 好的，完全解决问题了！ |
 | 5 wgwang 2015-12-27 15:02:07 +08:00 read_csv 的时候，可以不指定 index_col, 读完后用 df.set_index('date', drop=False) 这样把 date 列冗余了，方便后续的处理。 @moogle 玩 tushare ，是准备搞股票么？ |
 | 6 bian 2015-12-27 21:58:30 +08:00 fdsaf |
 | 7 bomb77 2015-12-27 23:32:38 +08:00 1122233 |
| 8 moogle OP |
 | 9 billgreen1 2015-12-29 23:01:58 +08:00 @moogle read_csv 有个参数， parse_dates=True ，这样的 index 是 DatetimeIndex 。 |
 | 10 ahxxm 2015-12-30 08:29:06 +08:00 @moogle 就比如你的 dataframe 长这样 \ A 'date' B C 1 2 3 这个时候可以 pop('date')同时转换…… 楼上提到的 parse_dates 印象里接受 col_name ，不过刚看了下源代码， True 时会把 index 处理成 DatetimeIndex 。 pandas 里的黑魔法太多了，建议还是手动来比较好， pandas 版本升级了不容易出错，出错了也知道应该怎么改。。 |
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