如何将 Expect data.index 作为 DatetimeIndex 处理？

我计划从比特币数据中获取烛台图。 这是我的代码，用于在加载 csv 文件后选择我想要的数据框。

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
start_date = '2016-02-27'
end_date = '2021-02-27'
mask = (df['Date'] >= start_date) & (df['Date'] <= end_date)
df = df.loc[mask]
df

然后，我输入了制作烛台图的代码，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
! pip install --upgrade mplfinance
import mplfinance as mpf
import matplotlib.dates as mpl_dates


mpf.plot(df, type = 'candle', style = 'charles',
        title = 'Bitcoin Price',
        ylabel = 'Price (USD$)',
        volume = True,
        ylabel_lower = 'Shares \nTraded',
        mav = (3,6,9),
        savefig = 'chart-mplfinance.png')

它说“TypeError：期望 data.index 作为 DatetimeIndex”。 所以我在谷歌上查找了解决方案，并尝试了这个：

df = dict()
df['Date'] = []
df['High'] = []
df['Low'] = []
df['Open'] = []
df['Close'] = []
df['Volume'] = []
for dict in df:
    df['Date'].append(datetime.datetime.fromtimestamp(t).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    df['High'].append(dict['High'])
    df['Low'].append(dict['Low'])
    df['Open'].append(dict['Open'])
    df['Close'].append(dict['Close'])
    df['Volume'].append(dict['Vol'])
print("df:", df)
pdata = pd.DataFrame.from_dict(df) 
pdata.set_index('Date', inplace=True)
mpf.plot(pdata)

这次，它说“语法无效” 我不知道我哪里出错了，有什么我错过的吗？

有两种简单的方法可以确保您的数据框具有pandas.DatetimeIndex作为数据帧索引：

1. 打电话时read_csv()指示您想要将哪一列用于索引（应该be包含日期/日期时间的列），并设置 kwargparse_dates=True.
    
   这将自动将日期时间列（通常是 csv 文件中的字符串）转换为DatetimeIndex目的，并将其设置为索引
    
   您可以在 mplfinance 存储库的示例中看到这一点，例如，点击这里，查看基本用法你可以在哪里看到index_col=0, parse_dates=True在通话中read_csv().
    
    
   

2. Use the pandas.DatetimeIndex()构造函数。
    
   例如，代替你写的，
   df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']), 你会写：

    df.index = pd.DatetimeIndex(df['Date'])

作为旁注，一旦数据帧具有 DatetimeIndex，您就不需要mask在下一段代码中，但可以简单地slice如下：

start_date = '2016-02-27'
end_date   = '2021-02-27'
df = df.loc[start_date:end_date]

hth.