Pandas reindex() 引发 AssertionError 的问题和解决方案

当使用 Pandas 库循环创建数据帧字典时，reindex() 方法在尝试将数据帧重新索引到 datetime 索引时引发 AssertionError。

解决方案

为解决此问题，以下步骤可以尝试：

• 将数据帧字典的循环移动到构建熊猫面板之前，以避免在循环中创建数据帧。

dframes = {}

# 循环目录中的 csv 文件
for filey in currentcsvfilenames:
    thispath = os.path.join(pdatahistorypath, filey)

    # 读取 csv 文件并预处理数据
    sitedata = pd.read_csv(thispath, header=4)
    sitedata = sitedata.drop('Unnamed: 16', axis=1)
    sitedata['Date'] = pd.to_datetime(sitedata['Date'])
    sitedata.index = sitedata['Date']

    # 将预处理后的数据帧添加到字典中
    dframes[filey[:-4]] = sitedata

# 创建 Pandas 面板
mypanel = pd.Panel(dframes)

• 通过使用 copy 参数，将 reindex() 方法应用于数据帧的副本，以避免对原始数据帧进行不必要的修改。

df2 = df.reindex(idx, copy=True)

• 通过在 reindex() 方法中使用 method='pad' 参数，以填充缺失值，防止出现 AssertionError。

df2 = df.reindex(idx, method='pad')

• 通过在 reindex() 方法中使用 limit 参数，限制填充缺失值的数量，以防止出现 AssertionError。

df2 = df.reindex(idx, limit=10)

• 通过在 reindex() 方法中使用 tolerance 参数，指定在填充缺失值时允许的最大时间偏差，以防止出现 AssertionError。

df2 = df.reindex(idx, tolerance='1 day')

代码例子

以下代码提供了完整的示例，演示如何通过使用上述解决方案来避免 reindex() 方法引发的 AssertionError：

import pandas as pd
import os

# 获取当前工作目录
mydir = os.getcwd()

# 定义数据历史路径和文件列表
pdatahistoryfolder = 'pdatahistory'
pdatahistorypath = os.path.join(mydir, pdatahistoryfolder)
currentcsvfilenames = os.listdir(pdatahistorypath)

# 创建数据帧字典
dframes = {}

# 循环目录中的 csv 文件
for filey in currentcsvfilenames:
    thispath = os.path.join(pdatahistorypath, filey)

    # 读取 csv 文件并预处理数据
    sitedata = pd.read_csv(thispath, header=4)
    sitedata = sitedata.drop('Unnamed: 16', axis=1)
    sitedata['Date'] = pd.to_datetime(sitedata['Date'])
    sitedata.index = sitedata['Date']

    # 将预处理后的数据帧添加到字典中
    dframes[filey[:-4]] = sitedata

# 创建 Pandas 面板
mypanel = pd.Panel(dframes)

# 获取第一个和最后一个日期
first_date = mypanel.major_axis[0]
last_date = mypanel.major_axis[-1]

# 计算 20 分钟的时间间隔
multiplier = (1e9)*60*20

# 计算第一个日期的 20 分钟整数倍
t3 = first_date.value - first_date.value % multiplier

# 创建 datetime 索引
idx = pd.date_range(t3, last_date, freq="20min")

# 选择一个数据帧进行重新索引
df = dframes['Naka-1.csv']

# 使用 copy 参数重新索引数据帧
df2 = df.reindex(idx, copy=True)

# 使用 method 参数重新索引数据帧
# df2 = df.reindex(idx, method='pad')

# 使用 limit 参数重新索引数据帧
# df2 = df.reindex(idx, limit=10)

# 使用 tolerance 参数重新索引数据帧
# df2 = df.reindex(idx, tolerance='1 day')

# 打印重新索引后的数据帧
print(df2)

通过使用上述解决方案，可以避免在使用 Pandas 库循环创建数据帧字典时，reindex() 方法引发的 AssertionError。