У меня есть набор данных, который выглядит ниже, который я могу передать в файл python из файла. Я хотел бы использовать pandas для создания диаграммы HLOC для каждой минуты, начиная с нулевого времени, равным 9:46, используя метод asof .... Я также хотел бы знать, как передавать данные в кадр данных pandas в виде обновлений , Это возможно?Как создать таблицу с низким низким открытием с помощью pandas
2012-03-15 09:45:00 139.8000
2012-03-15 09:45:11 139.7900
2012-03-15 09:45:22 139.7850
2012-03-15 09:45:33 139.8100
2012-03-15 09:45:44 139.8000
2012-03-15 09:45:55 139.8000
2012-03-15 09:46:06 139.8100
2012-03-15 09:46:16 139.8500
2012-03-15 09:46:27 139.8400
2012-03-15 09:46:38 139.8300
2012-03-15 09:46:49 139.8000
2012-03-15 09:46:59 139.8200
2012-03-15 09:47:10 139.8200
2012-03-15 09:47:21 139.8500
2012-03-15 09:47:32 139.8600
2012-03-15 09:47:42 139.8680
2012-03-15 09:47:53 139.8600
2012-03-15 09:48:04 139.8620
2012-03-15 09:48:15 139.8500
2012-03-15 09:48:25 139.8600
2012-03-15 09:48:36 139.8400
2012-03-15 09:48:47 139.8197
2012-03-15 09:48:58 139.8200
2012-03-15 09:49:08 139.8000
2012-03-15 09:49:19 139.8300
2012-03-15 09:49:30 139.8199
2012-03-15 09:49:41 139.8300
2012-03-15 09:49:52 139.8600
2012-03-15 09:50:02 139.8600
2012-03-15 09:50:13 139.8800
2012-03-15 09:50:24 139.9000
2012-03-15 09:50:35 139.9200
2012-03-15 09:50:45 139.9300
2012-03-15 09:50:56 139.9300
2012-03-15 09:51:07 139.9290
2012-03-15 09:51:18 139.9100
2012-03-15 09:51:28 139.9200
2012-03-15 09:51:39 139.9200
2012-03-15 09:51:50 139.9370
2012-03-15 09:52:01 139.9386
2012-03-15 09:52:11 139.9400
2012-03-15 09:52:22 139.9590
2012-03-15 09:52:33 139.9650
2012-03-15 09:52:44 139.9600
2012-03-15 09:52:54 139.9800
2012-03-15 09:53:05 139.9900
2012-03-15 09:53:16 139.9800
2012-03-15 09:53:27 139.9800
2012-03-15 09:53:37 139.9700
2012-03-15 09:53:48 139.9900
2012-03-15 09:53:59 139.9884
2012-03-15 09:54:10 139.9900
2012-03-15 09:54:20 139.9900
2012-03-15 09:54:31 140.0100
2012-03-15 09:54:42 140.0000
2012-03-15 09:54:53 139.9850
2012-03-15 09:55:03 139.9900
2012-03-15 09:55:14 140.0000
2012-03-15 09:55:25 140.0090
2012-03-15 09:55:36 140.0000
2012-03-15 09:55:47 139.9890
2012-03-15 09:55:57 139.9900
2012-03-15 09:56:08 139.9900
2012-03-15 09:56:19 140.0000
2012-03-15 09:56:30 140.0400
2012-03-15 09:56:40 140.0200
2012-03-15 09:56:51 140.0200
2012-03-15 09:57:02 140.0300
2012-03-15 09:57:13 140.0400
2012-03-15 09:57:23 140.0390
2012-03-15 09:57:34 140.0300
2012-03-15 09:57:45 140.0200
2012-03-15 09:57:56 140.0200
2012-03-15 09:58:06 140.0400
2012-03-15 09:58:17 140.0300
2012-03-15 09:58:28 140.0400
2012-03-15 09:58:39 140.0300
2012-03-15 09:58:49 140.0300
2012-03-15 09:59:00 140.0500
2012-03-15 09:59:11 140.0400
2012-03-15 09:59:22 140.0200
2012-03-15 09:59:32 140.0300
2012-03-15 09:59:43 140.0300
2012-03-15 09:59:54 140.0200
2012-03-15 10:00:05 140.0100
2012-03-15 10:00:15 140.0100
2012-03-15 10:00:26 140.0700
2012-03-15 10:00:37 140.0900
2012-03-15 10:00:48 140.0899
2012-03-15 10:00:58 140.0700
2012-03-15 10:01:09 140.0800
2012-03-15 10:01:20 140.0300
2012-03-15 10:01:31 140.0200
2012-03-15 10:01:41 140.0100
2012-03-15 10:01:52 139.9800
2012-03-15 10:02:03 139.9300
2012-03-15 10:02:14 139.9900
2012-03-15 10:02:25 140.0200
2012-03-15 10:02:35 140.0000
2012-03-15 10:02:46 139.9700
2012-03-15 10:02:57 139.9300
2012-03-15 10:03:08 139.9300
2012-03-15 10:03:18 139.9200
2012-03-15 10:03:29 139.9700
2012-03-15 10:03:40 139.9700
2012-03-15 10:03:51 139.9600
2012-03-15 10:04:01 139.9700
2012-03-15 10:04:12 139.9200
2012-03-15 10:04:23 139.9100
2012-03-15 10:04:34 139.9200
2012-03-15 10:04:44 139.9100
2012-03-15 10:04:55 139.9100
2012-03-15 10:05:06 139.8900
2012-03-15 10:05:17 139.9000
2012-03-15 10:05:27 139.9900
2012-03-15 10:05:38 139.9700
2012-03-15 10:05:49 139.9521
2012-03-15 10:06:00 139.9700
2012-03-15 10:06:10 139.9800
2012-03-15 10:06:21 140.0200
2012-03-15 10:06:32 140.0400
2012-03-15 10:06:43 140.0400
2012-03-15 10:06:53 140.0300
2012-03-15 10:07:04 140.0400
2012-03-15 10:07:15 139.9893
2012-03-15 10:07:26 140.0100
2012-03-15 10:07:36 140.0100
2012-03-15 10:07:47 140.0010
2012-03-15 10:07:58 139.9900
2012-03-15 10:08:09 140.0100
2012-03-15 10:08:19 139.9800
2012-03-15 10:08:30 139.9899
2012-03-15 10:08:41 140.0000
2012-03-15 10:08:52 140.0000
2012-03-15 10:09:03 139.9710
2012-03-15 10:09:13 139.9710
2012-03-15 10:09:24 139.9700
2012-03-15 10:09:35 139.9700
2012-03-15 10:09:46 139.9700
2012-03-15 10:09:56 139.9614
2012-03-15 10:10:07 139.9700
2012-03-15 10:10:18 139.9400
2012-03-15 10:10:29 139.9100
2012-03-15 10:10:39 139.9300
2012-03-15 10:10:50 139.9400
2012-03-15 10:11:01 139.9800
2012-03-15 10:11:12 140.0000
2012-03-15 10:11:22 139.9700
2012-03-15 10:11:33 139.9400
2012-03-15 10:11:44 139.8900
2012-03-15 10:11:55 139.8800
2012-03-15 10:12:05 139.9000
2012-03-15 10:12:16 139.9100
2012-03-15 10:12:27 139.9100
2012-03-15 10:12:38 139.9000
2012-03-15 10:12:48 139.9300
2012-03-15 10:12:59 139.9200
2012-03-15 10:13:10 139.9300
2012-03-15 10:13:21 139.9500
2012-03-15 10:13:31 139.9500
2012-03-15 10:13:42 139.9700
2012-03-15 10:13:53 139.9600
2012-03-15 10:14:04 139.9700
2012-03-15 10:14:14 139.9400
2012-03-15 10:14:25 140.0300
Как мне получить 0.8.0. укажите ссылку. Я могу добраться до github, как мне потянуть версию dev. Наверх Как обновить таблицу новыми данными, не воссоздавая всю таблицу. Есть ли метод add to table .... мышление ..... взять новые данные, process (ts.convert). append table..numpy добавить в массив. любая помощь здесь. – SlyFly
Вы можете добавить данные (с получением нового объекта) с помощью df.append (new_data), но это не особенно эффективно –