So funktioniert das gerade ganz gut:

import pandas as pd
import time

df = pd.read_csv('bitfinexUSD.csv', nrows = 100, header = None, names = ['Datum','Kurs','Volumen'])
df.drop(df.columns[[2]], axis=1, inplace=True)
df['Datum'] = pd.to_datetime(df['Datum'], unit='s')

print(df[['Datum','Kurs ...

€ Es hält nicht an, es dauert nur länger:
Weiß einer wie ich den Speicherschritt beschleunigen kann?

@ Eckhard und Sirius

So habe ich das jetzt gemacht und es funktioniert.
Aber: Nur wenn ich eine feste Zeilenzahl vorgebe. Lösche ich das nrows-Argument, bleibt das Programm bei Stop1 stehen.
Scheinbar erkennt panda nicht das Zeilenende?

import pandas as pd
import time

startzeit = time.time()

df ...

Hier ist schonmal ein Kleiner Minimal-Code, Mit panda geht es deutlich fixer!

Allerdings wurmt mich gerade ein Typenfehler :roll:

import pandas as pd
import time

startzeit = time.time()

df = pd.read_csv('bitfinexUSD.csv', nrows = 20, header = None, names = ['Datum','Kurs','Volumen'])
print(df ...

Danke für die schnelle Rückmeldung!

Ich werde mich mal in pandas einarbeiten und meinen Code besser strukturieren
Aber dazu werde ich erst am WE kommen.

Hallo!

Nachdem ich schon einige Tipps hier im Forum aufgeschnappt habe, habe ich diesmal eine größere Frage wozu ich mich entschlossen habe mich hier anzumelden. Folgendes habe ich vor:

Ich möchte eine Liste aus einer csv-Datei einlesen. Diese hat je drei Einträge (Datum im Unix-Zeitformat, Preis ...