Как преобразовать обычный фрейм данных в фрейм данных подсвечника?

fig = go.Figure()
fig.add_trace(
  go.Scatter(x=alldates, y=countriesData[0]["ToxPi Score"], 
  name = "Suffolk",customdata=countriesData[0],hovertemplate=common_template)
)
fig.update_xaxes(
rangeslider_visible=True,
rangeselector=dict(
    buttons=list([
        dict(count=1, label = "1m", step = "month", stepmode = "backward"),
        dict(count=6, label = "6m", step = "month", stepmode = "backward"),
        dict(count=1, label = "YTD", step = "year", stepmode = "todate"),
        dict(count=1, label = "1y", step = "year", stepmode = "backward"),
        dict(step = "all")
    ])
 )
 )

fig.show()

Как преобразовать обычный фрейм данных в фрейм данных подсвечника?

Мой фрейм данных выглядит так Как преобразовать обычный фрейм данных в фрейм данных подсвечника?

Я работаю над простым набором данных, в котором я построил оценку состояния ToxPi по датам.

Теперь мне нужно построить эти данные в формате свечей в соответствии с заданными направлениями.

Open value: ToxPi value at the first day in a given range of 7 days. Close value: ToxPi value at the last (7th) day in a given range of 7 days. High value: The highest ToxPi value in a given range of 7 days. Low value: The lowest ToxPi value in a given range of 7 days.

Я не могу понять, как скрыть это или разделить данные на недельный формат

EDIT

После обновления столбца даты и времени в df это выглядит так Как преобразовать обычный фрейм данных в фрейм данных подсвечника?

Пожалуйста помоги Спасибо заранее.

Это не услуга по написанию кода или репетиторству. Мы можем помочь решить конкретные технические проблемы, а не открытые запросы на код или совет. Пожалуйста, отредактируйте свой вопрос, чтобы показать, что вы пробовали до сих пор, и с какой конкретной проблемой вам нужна помощь. См. страницу Как задать хороший вопрос для получения подробной информации о том, как лучше всего помочь нам помочь вам.

itprorh66 04.05.2022 21:23

@ itprorh66 Я думаю, что это немного грубо — Дэвион приложил разумные усилия, чтобы построить ToxPi баллы с помощью селектора диапазона, прежде чем застрять на создании свечного графика — иногда нечего «попробовать», потому что ответ не в документации и не легко поддается исследованию.

Derek O 04.05.2022 22:32

@DerekO Хотя мой комментарий может быть резким, невозможно оказать помощь, не имея представления об обрабатываемых данных. Минимальный воспроизводимый набор состоит из выборки ввода, ожидаемого вывода, фактического вывода и соответствующего кода, необходимого для воспроизведения проблемы. Этот вопрос не может предоставить эту информацию

itprorh66 04.05.2022 22:45

@ itprorh66, хотя я согласен с тем, что здесь был бы полезен минимальный воспроизводимый пример, я бы сказал, что Дэвион довольно подробно описал конкретную проблему, с которой ему нужна помощь, — по крайней мере, достаточно, чтобы я понял, о чем спрашивают.

Derek O 04.05.2022 23:28

@Davion, можете ли вы предоставить образец своего DataFrame? вы можете скопировать вывод из countriesData[0].head().to_dict() и вставить его в свой вопрос

Derek O 04.05.2022 23:28

@DerekO Я обновил это в своем вопросе

Davion 05.05.2022 05:55
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
6
51
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Хотя я не совсем понимаю, что подразумевается под «заданным диапазоном в 7 дней», я предполагаю, что для расчета открытия, максимума, минимума и закрытия следует использовать 7-дневный скользящий расчет, и что ваши данные имеют зернистость. от 1 дня.

Я не уверен, что у вашего countriesData[0] есть столбец даты и времени, поэтому мы будем использовать массив alldates, который вы передали go.Scatter:

df = countriesData[0].copy()
df["date_time"] = alldates
df["date_time"] = pd.to_datetime(df["date_time"])
df = df.set_index("date_time")

## create your features Open, Close, High, Low:
df["Open"] = df["ToxPi Score"].rolling("7D").apply(lambda row: row.iloc[0])
df["Close"] = df["ToxPi Score"].rolling("7D").apply(lambda row: row.iloc[-1])
df["High"] = df["ToxPi Score"].rolling("7D").max()
df["Low"] = df["ToxPi Score"].rolling("7D").max()

Затем вы можете использовать свой модифицированный DataFrame для построения свечного графика:

fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(
    x=df.index,
    open=df["Open"],
    high=df["High"],
    low=df["Low"],
    close=df["Close"]
)])

Спасибо за попытку, но я получаю сообщение об ошибке || ValueError: окно должно быть целым числом 0 или больше

Davion 05.05.2022 05:56

Я также добавил столбец даты и времени в свой df и отредактировал вопрос выше.

Davion 05.05.2022 06:03

@Davion, вы можете скопировать и вставить отформатированный текст словаря в вопрос? скриншот не поможет, потому что я не могу воссоздать ваш DataFrame и попытаться воспроизвести ошибку, которую вы получаете - спасибо

Derek O 05.05.2022 06:04

одна из возможностей заключается в том, что ваш столбец даты и времени на самом деле не имеет формата даты и времени. можно попробовать countriesData[0]["date_time"] = pd.to_datetime(countriesData[0]["date_time"]) ? (я отредактировал свой ответ)

Derek O 05.05.2022 06:06

В нем слишком много символов, поэтому я не могу отправить его сюда. pastebin.com/JSMKHqc0

Davion 05.05.2022 06:11

также приведенный выше код дает мне ошибку ||KeyError: 'date_time' ||

Davion 05.05.2022 06:16

@ Дэвион, ты повторил строки в порядке ответа? как только вы установите только что созданный столбец "date_time" в качестве индекса, этот столбец больше не существует

Derek O 05.05.2022 06:19

Давайте продолжить обсуждение в чате.

Davion 05.05.2022 06:22

Другие вопросы по теме