backtrader time column : ValueError: time data '0' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%S'

Question

我有一个价格 table，其中包含 csv 格式的日期和时间：

          Date           Time    o   h    l    c      v
0   2020-07-09  15:10:00    8   8   7.5 7.94    41
1   2020-07-09  15:00:00    7.61    8.24    7.61    8.24    10
2   2020-07-09  14:50:00    8.3 8.3 7.7 7.7 7
3   2020-07-09  14:40:00    8.72    8.72    8.3 8.3 7
4   2020-07-09  14:30:00    8.72    8.72    8.39    8.39    8
5   2020-07-09  14:20:00    8.35    8.6 8.3 8.6 6
6   2020-07-09  14:10:00    8.18    8.46    8.18    8.45    22
7   2020-07-09  14:00:00    8.5 8.5 8.5 8.5 1

ValueError：时间数据“0”与格式“%Y-%m-%d %H:%M:%S”不匹配

这是我从运行这些代码片段中得到的错误。

data = bt.feeds.GenericCSVData(dataname='ticks2.csv',
    params = (
        
        ('nullvalue', float('NaN')),
        ('dtformat', '%Y/%m/%d'),# %H:%M:%S
        ('tmformat', '%H:%M:%S'),
        
        
        ('datetime', 0),
        ('time', 1),
        ('open', 2),
        ('high', 3),
        ('low', 4),
        ('close', 5),
        ('volume', 6),

我尝试合并日期和时间列来解决这个问题但无济于事...因为错误保持不变。

df = pd.read_csv('ticks.csv', parse_dates=[['Date', 'Time']])
    print(df)
    del df["Unnamed: 0"]

Answer 1

首先，您将索引作为 CSV 中的第一列（即 0、1、2、3、4...），但您的第一列中没有此列的列名CSV 行，因此您需要将其名称添加到 CSV 的 header 中（第一行），只需将其命名为“Index”，以便第一个修改的 CSV 行应该看起来像 Index Date Time o h l c v.

第二件事是，您的 CSV 文件中似乎有制表符而不是逗号作为单元格分隔符，因此您需要在 read_csv 中将其指定为 sep = '\t'，即 pd.read_csv('test.csv', sep = '\t', parse_dates = [['Date', 'Time']])。

下面是一个有效的更正示例，我针对 sep = ',' 的情况做了我的示例，因为 Whosebug 从文本中删除了选项卡，我无法显示它们。对于您的情况，只需在 read_csv(...) 内将 sep = ',' 修改为 sep = '\t'。您可以在我的示例中看到，我的 csv 在第一个 csv 行的开头包含添加的 Index 。同样在我的例子的开头，我有测试 csv 文件写入块，你不需要这个块，因为你已经有了你的文件。

总而言之，您必须做两件事：

编辑您的 CSV 文件并插入第一行的开头单词 Index 加上制表符。
如果您有制表符分隔的 CSV 并且看起来像您有，请将 sep = '\t' 添加到您的 read_csv(...)。

Try it online!

# This file-writing block is not needed, it is to create example file
with open('test.csv', 'w', encoding = 'utf-8') as f:
    f.write("""
Index,Date,Time,o,h,l,c,v
0,2020-07-09,15:10:00,8,8,7.5,7.94,41
1,2020-07-09,15:00:00,7.61,8.24,7.61,8.24,10
2,2020-07-09,14:50:00,8.3,8.3,7.7,7.7,7
3,2020-07-09,14:40:00,8.72,8.72,8.3,8.3,7
4,2020-07-09,14:30:00,8.72,8.72,8.39,8.39,8
5,2020-07-09,14:20:00,8.35,8.6,8.3,8.6,6
6,2020-07-09,14:10:00,8.18,8.46,8.18,8.45,22
7,2020-07-09,14:00:00,8.5,8.5,8.5,8.5,1
    """)

# This code is needed to solve task
# Change to "sep = '\t'" for your case of tab-separated CSV
import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv', sep = ',', parse_dates = [['Date', 'Time']])
print(df)

输出：

            Date_Time  Index     o     h     l     c   v
0 2020-07-09 15:10:00      0  8.00  8.00  7.50  7.94  41
1 2020-07-09 15:00:00      1  7.61  8.24  7.61  8.24  10
2 2020-07-09 14:50:00      2  8.30  8.30  7.70  7.70   7
3 2020-07-09 14:40:00      3  8.72  8.72  8.30  8.30   7
4 2020-07-09 14:30:00      4  8.72  8.72  8.39  8.39   8
5 2020-07-09 14:20:00      5  8.35  8.60  8.30  8.60   6
6 2020-07-09 14:10:00      6  8.18  8.46  8.18  8.45  22
7 2020-07-09 14:00:00      7  8.50  8.50  8.50  8.50   1

backtrader time column : ValueError: time data '0' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%S'

backtrader time column : ValueError: time data '0' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%S'

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