python – 在DateTime系列中从多个CSV文件设置MultiIndex DataFrame

概述我有一个CSV格式的时间序列价格数据列表,内容如下： asxList = ['ANZ', 'NAB', 'WBC']for asxCode in asxList: ohlcData = pd.DataFrame.from_csv(asxCode+'.CSV', header=0) 示例输出： 如何按特定顺序组装所有ohlcData,首先是DateTime索引,然后是asxList [‘ 我有一个CSV格式的时间序列价格数据列表,内容如下：

asxList = ['ANZ','NAB','WBC']for asxCode in asxList:    ohlcdata = pd.DataFrame.from_csv(asxCode+'.CSV',header=0)

示例输出：

如何按特定顺序组装所有ohlcdata,首先是DateTime索引,然后是asxList [‘ANZ’,’NAB’,’WBC’]索引,然后是数据列？

解决方法 创建数据框列表,为每个数据框添加代码列：

dfs = []for asxCode in asxList:    df = pd.DataFrame.from_csv(asxCode+'.CSV',header=0)    df['code'] = asxCode    dfs.append(df)

连接数据帧,将代码列添加到索引：

pd.concat(dfs).reset_index().set_index(['index','code'])

总结

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