pandas 从数据集中删除日期、符号、交换和体积的问题

pjngdqdw 于 2023-09-29 发布在其他

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我编写了一些代码，从一个名为TradingView的应用程序中检索历史价格数据
下面是代码的样子：

from pandas import set_option
from tvDatafeed import TvDatafeed, Interval

tv = TvDatafeed()

set_option('display.max_rows', None)

str = (tv.get_hist('NAS100','PEPPERSTONE',interval=Interval.in_daily,n_bars=100))

print(str)

输出的一行是：

2023-09-27  PEPPERSTONE:NAS100  14564.5  14565.9  14552.1  14555.7    3478.0

我希望它看起来像这样：

14564.5  14565.9  14552.1  14555.7

有没有办法删除这些信息？还是一种简单地打印开盘价、高价、低点和收盘价的方法？
我尝试添加几行额外的代码或创建一个单独的程序来输入打印文本，但无济于事。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77183858/issue-with-removing-dates-symbol-exchange-and-volume-from-dataset

1条答案

按热度按时间

cgvd09ve1#

你可以自己做，因为我认为这是不可能的，至少对于给定的场景。
下面是如何在python中实现一个clamp函数（我就是这样命名它的），它获取一个字符串作为要clamp的数据，并获取两个整数，表示从给定数据的开头和结尾跳过多少个元素

def clamp(data_raw, start_skip, end_skip):
    data_raw = data_raw.split(" ")
    data = []
    
    for item in data_raw:
        if item != "":
            data.append(item)

    data = data[start_skip::]
    data = data[::-1]
    data = data[end_skip::]
    data = data[::-1]

    return data

并且在这样测试之后（用你提供的数据）它似乎工作得相当好

print(clamp("2023-09-27  PEPPERSTONE:NAS100  14564.5  14565.9  14552.1  14555.7    3478.0", 2, 1))

输出

['14564.5', '14565.9', '14552.1', '14555.7']

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