【发布时间】：2013-12-17 17:10:32
【问题描述】：
我正在尝试从一个充满 csv 文件的文件夹中构建一组数据框。我首先使用以下 for 循环创建数据帧字典
mydir = os.getcwd()
pdatahistorypath = os.path.join(mydir, pdatahistoryfolder)
currentcsvfilenames = os.listdir(pdatahistorypath)
dframes = {}
for filey in currentcsvfilenames:
thispath = os.path.join(pdatahistorypath, filey)
sitedata = pd.read_csv(thispath, header=4)
sitedata = sitedata.drop('Unnamed: 16', axis=1) # drops waste column
sitedata['Date'] = pd.to_datetime(sitedata['Date'])
sitedata.index = sitedata['Date'] # reasign the index to the date column
dframes[filey[:-4]] = sitedata
然后我使用
将它们拉到面板中mypanel = pd.Panel(dframes) # create panel
从该面板中，我提取最旧和最晚的日期，将最旧的日期四舍五入到最接近的 20 分钟，以 20 分钟的间隔为该时间跨度创建一个 DateTimeIndex
first_date = mypanel.major_axis[0]
last_date = mypanel.major_axis[-1] # the very last date in series
multiplier = (1e9)*60*20 # round (floor) to 20 minute interval
t3 = first_date.value - first_date.value % multiplier
idx = pd.date_range(t3, last_date, freq="20min")
df = dframes['Naka-1.csv']
然后，我正在尝试将我的不规则时间戳数据重新索引到我之前创建的 20 分钟间隔系列，idx
df2 = df.reindex(idx)
问题是，我收到以下错误
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/ble1usb/Dropbox/Git/ers-dataanalyzzer/pandasdfmaker.py", line 50, in <module>
df2 = df.reindex(idx)#, method=None)#, method='pad', limit=None) # reindex to the datetimeindex built from first/last dates
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2625, in reindex
fill_value, limit, takeable)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2707, in _reindex_index
copy, fill_value)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2723, in _reindex_with_indexers
fill_value=fill_value)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 1985, in reindex_indexer
return BlockManager(new_blocks, new_axes)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 1001, in __init__
self._verify_integrity()
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 1236, in _verify_integrity
raise AssertionError("Block ref_items must be BlockManager "
AssertionError: Block ref_items must be BlockManager items
在调试此问题时，我发现以下工作正常。我试图重新创建我能想到的所有差异，除了在循环内创建的数据框
dframes = {}
dfpath = 'C:\Users\\ble1usb\Dropbox\Git\ers-dataanalyzzer\datahistoryPandas\Naka-1.csv'
sitedata = pd.read_csv(dfpath, header=4)
sitedata = sitedata.drop('Unnamed: 16', axis=1) # drops waste column
sitedata['Date'] = pd.to_datetime(sitedata['Date'])
sitedata.index = sitedata['Date'] # reasign the index to the date column
dframes['Naka-1'] = sitedata
dframes['myOtherSite'] = sitedata[sitedata['Out ppm'] > 3]
mypanel = pd.Panel(dframes)
first_date = mypanel.major_axis[0]
last_date = mypanel.major_axis[-1] # the very last date in series
multiplier = (1e9)*60*20 # round (floor) to 20 minute interval
t3 = first_date.value - first_date.value % multiplier
idx = pd.date_range(t3, last_date, freq="20min")
df = dframes['Naka-1.csv']
df2 = df.reindex(idx)
这是上一个代码块的输出（我正在丢失一些数据以进行四舍五入，稍后解决）
>> print df2.tail(15)
Date Status Alarms Present RPM Hours Oil Pres. Out ppm Ratio In Out Inlet psi Bag psi Disch. psi Hi Pres Coolant Temp Comm
2013-12-10 16:40:00 NaT NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2013-12-10 17:00:00 2013-12-10 17:00:00 Running none 2,820 9,384 53 0 0 469 473 5.56 0.72 268.1 0 1 Normal
2013-12-10 17:20:00 NaT NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2013-12-10 17:40:00 NaT NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2013-12-10 18:00:00 2013-12-10 18:00:00 Running none 2,820 9,385 54 0 0 462 470 12.28 0.82 259.1 0 1 Normal
2013-12-10 18:20:00 NaT NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2013-12-10 18:40:00 NaT NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2013-12-10 19:00:00 NaT NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2013-12-10 19:20:00 NaT NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2013-12-10 19:40:00 NaT NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2013-12-10 20:00:00 2013-12-10 20:00:00 Running none 2,880 9,387 55 0 0 450 456 10.91 0.73 249.9 0 1 Normal
2013-12-10 20:20:00 NaT NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2013-12-10 20:40:00 NaT NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2013-12-10 21:00:00 2013-12-10 21:00:00 Running none 2,820 9,388 54 0 0 440 449 8.16 0.62 243.1 0 1 Normal
2013-12-10 21:20:00 NaT NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
所以，我知道它应该可以工作。我想不出还有什么会导致这个断言错误。
有什么我可以尝试的吗？
【问题讨论】：