pandas 数据框不会对列重新排序

Question

我正在编写一个脚本来从 Quandl 中检索数据，该脚本在保存之前处理数据。我卡在了 1 个步骤，我喜欢使用 pandas 重新排序我的列，比如 df = df[['Code','Date','Open','High','Low','Close','Volume']] 或者更简单地说，用代码

交换日期

我以为这是因为系统自动将日期设置为索引，但是回溯显示 ['Date'] not in index

我观察到日期标签在 df.index = df.index.strftime('%Y%m%d')、Print 2 输出时从数据框中丢失。如果我将此行注释掉，错误代码仍然存在。

我尝试插入 df.set_index('Code') 以查看更改索引是否有帮助，但没有。

有人知道这里的问题是什么吗？

代码

myArr = ['CHRIS/CME_AD1']
cDate=int(time.strftime("%Y%m%d"))

# get quandl data, edit dataframe & save to csv
for qCode in myArr:
    data = qdl.get(qCode, start_date=StartDate)
    df = pd.DataFrame(data)
 #   df.to_dict()
    qID=(str(qCode[qCode.find('/')+1:]))
    print(df)

# format data & save
    df.insert(loc=0, column='Code', value=qID)
    df=df.drop(columns=['Change','Settle','Previous Day Open Interest'])
    df.rename(columns={'Last':'Close'}, inplace=True)  
    df.index = df.index.strftime('%Y%m%d')
    print(df) 
    df = df[['Code','Date','Open','High','Low','Close','Volume']] #reorder columns
    df.to_csv(path + qID + '_' + str(cDate) + '.txt', sep=',', index=True, header=1) 
print('Quandl Download Complete')

回溯

Traceback (most recent call last):
  File "\progsql\SQL\Script\Python\EOD_Quandl - Copy.py", line 29, in <module>
    df = df[['Code','Date','Open','High','Low','Close','Volume']] #reorder columns
  File "C:\Python35\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2679, in __getitem__
    return self._getitem_array(key)
  File "C:\Python35\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2723, in _getitem_array
    indexer = self.loc._convert_to_indexer(key, axis=1)
  File "C:\Python35\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1327, in _convert_to_indexer
    .format(mask=objarr[mask]))
KeyError: "['Date'] not in index"

打印 1 - 来自 Quandl

              Open             ...              Previous Day Open Interest
Date                           ...                                        
2018-05-10  0.7460             ...                                159970.0
2018-05-11  0.7534             ...                                164459.0
2018-05-14  0.7543             ...                                167173.0
2018-05-15  0.7526             ...                                169622.0
2018-05-16  0.7473             ...                                170863.0
2018-05-17  0.7516             ...                                164165.0
2018-05-18  0.7513             ...                                164628.0
2018-05-21  0.7529             ...                                161673.0
2018-05-22  0.7586             ...                                147136.0
2018-05-23  0.7575             ...                                147454.0
2018-05-24  0.7568             ...                                153308.0
2018-05-25  0.7578             ...                               151199.0

[12 rows x 8 columns]

打印 2 - post 操纵

             Code    Open    High     Low   Close    Volume
20180510  CME_AD1  0.7460  0.7540  0.7455  0.7534  125257.0
20180511  CME_AD1  0.7534  0.7567  0.7522  0.7538   93512.0
20180514  CME_AD1  0.7543  0.7565  0.7525  0.7529   72806.0
20180515  CME_AD1  0.7526  0.7538  0.7449  0.7471  129077.0
20180516  CME_AD1  0.7473  0.7524  0.7448  0.7514  125867.0
20180517  CME_AD1  0.7516  0.7548  0.7498  0.7509  108841.0
20180518  CME_AD1  0.7513  0.7529  0.7489  0.7511   87656.0
20180521  CME_AD1  0.7529  0.7588  0.7504  0.7583  118843.0
20180522  CME_AD1  0.7586  0.7607  0.7567  0.7576  104227.0
20180523  CME_AD1  0.7575  0.7584  0.7523  0.7558  149203.0
20180524  CME_AD1  0.7568  0.7584  0.7543  0.7579  102328.0
20180525  CME_AD1  0.7578  0.7591  0.7543  0.7549   85082.0

Answer 1

'Date' 有你的数据框的索引名称，不是其中一列，所以你不能 "reorder" 它与其他列一起。

Answer 2

我花了一些时间研究 pd.Dataframe.set_index 和 pd.Dataframe.reset_index 的解决方案，但原始索引一直存在。

由于索引不能被视为列并且 df 必须有一个索引，所以我想到了以下想法： - 重命名索引 - 将其复制到列 - 重新排序列 - 用 index=False

保存 to_csv

虽然有点啰嗦，但在这种情况下完成了任务。

# format data & save  
    df.index.names = ['ID']
    df['Date'] = df.index
    df.insert(loc=0, column='Code', value=qID)
    df=df.drop(columns=['Change','Settle','Previous Day Open Interest'])
    df.rename(columns={'Last':'Close'}, inplace=True)  
    df.index = df.index.strftime('%Y%m%d')
    df = df[['Code','Date','Open','High','Low','Close','Volume']] #reorder columns
    df.to_csv(path + qID + '_' + str(cDate) + '.txt', sep=',', index=False, header=0) 

    print(df)

pandas 数据框不会对列重新排序

pandas dataframe won't reorder columns

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