Hallo,

ich ziehe mir Daten vom Broker, filter mir diese nach den Stunden 8:oo - 20:oo, berechne von jedem 13-Stunden-Block max, min, idxmax und idxmin und brauche dann für die spätere Arbeit alle dates von den rows/Stunden des kleinsten Wertes/Kurses.

Ich kann leider kein csv dranhängen ...

Jetzt hast Du ja immer noch for-Schleifen obwohl Du ja schon die passenden Filter definiert hast. Warum?
Was soll auch diese komische if-Bedingungen, mit denen Du low und high auf 0 bis 1000 einschränkst? Ist das wirklich die beabsichtigte Wirkung?

Hast Du wirklich exakt gleich viele Elemente ...

Jetzt hast Du ja immer noch for-Schleifen obwohl Du ja schon die passenden Filter definiert hast. Warum?
Was soll auch diese komische if-Bedingungen, mit denen Du low und high auf 0 bis 1000 einschränkst? Ist das wirklich die beabsichtigte Wirkung?

Hast Du wirklich exakt gleich viele Elemente ...

sparrow hat geschrieben: Dienstag 3. Oktober 2023, 16:40

ChrisLi hat geschrieben: Dienstag 3. Oktober 2023, 16:35 Ja, es werden exakt gleich viel Elemente sein, für jede Stunde genau eins;

Ohne jetzt tiefer eingestiegen zu sein:
1 Element je Stunde von 0-8 sind aber eine andere Anzahl von Elementen als 1 Element je Stunde von 8-12.

Das ist ein berechtigter Einwand und jetzt mach ich erstmal Pause =)

Jetzt hast Du ja immer noch for-Schleifen obwohl Du ja schon die passenden Filter definiert hast. Warum?
Was soll auch diese komische if-Bedingungen, mit denen Du low und high auf 0 bis 1000 einschränkst? Ist das wirklich die beabsichtigte Wirkung?

Hast Du wirklich exakt gleich viele Elemente von ...

Wenn Du diese Fehlermeldung bekommst, dann ist `df` ein String und kein Dataframe. Also machst Du noch irgendwo anders irgendetwas falsches.
Zeige also Deinen wirklichen Code inklusive komplettem Traceback.


Hier sieht man auch, wie ich halt gruselig mit iterrows() leere DFs befülle; jedenfalls ...

Ich verbinde mit via der MT5-Api mit einem Broker, dann:

rates_H1 = mt5.copy_rates_range("USTEC", mt5.TIMEFRAME_H1, utc_from, utc_to)

dann:

df_H1 = pd.DataFrame(rates_H1)

Auch wenn ich :

df_H1['time']=pd.to_datetime(df_H1['time'], unit='s')


bleibt es beim 'str' object..

Tutorials ja ...

Andere Quellen sind gar nicht erforderlich. Pandas hat selbst ganz gute Anleitungen, beginnend mit '10 minutes to pandas' unter: https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html .
Bei DataFrames geht es darum die Operationen möglichst auf alle (ggf. selektierten/gefilterten) Werte ...

@ChrisLi: Ich bin mir, wie andere hier in Thread, ziemlich sicher, dass die Werte in ein DF gehören. Zusammen mit ggf. einem Unterscheidungskriterium.


Du meinst, alle Werte aller TimeFrames in einen DF?

Ja, ich bilde mich gerade in Sachen DF-Operationen fort, um von meinem Schleifen-Denken ...

Die Datenstruktur sieht bspw. so aus, pro TimeFrame/DF:

time high low high2low
0 2020-01-05 9,039.75 8,662.88 376.87
1 2020-01-12 9,177.62 8,963.00 214.62
2 2020-01-19 9,277.88 9,099.88 178.00
3 2020-01-26 9,241.25 8,916.62 324.63
4 2020-02-02 9,460.38 8,971.12 489.26
5 2020-02-09 9,650.62 9,320 ...

@einfachTobi: Mal schauen, wann ich dahinter komme, was schlecht an .iterrows() sein soll, wenn es in der offiziellen Doku ohne einen deprecated-Hinweis zu finden ist.
Ich bin jetzt schon in einem Udemy-Kurs.. Pandas.pydata.org ist m.E. kompliziert gestaltet; quasi so wie wenn ein Linux-/Bash ...

Danke für Eure Antworten und Hinweise. Woher sollte ich wissen, dass es nicht im Sinne Pandas ist, leere frames anzulegen?
Ich war meist hier https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.iterrows.html
gelandet und war der naiven Ansicht, dass hier bspw. iterrows eine offizielle ...

Schöner Ansatz; vielen Dank, da muss ich morgen in klarem Kopf überlegen, ob so alles geht, was ich haben will.

Zu meinem Ansatz: Die Elemente in der Liste haben alle vorher einen Namen, weil ich die DFs ja definiere und dann gefiltert befüllen will.

Ich habe es so versucht:

tfList = [df_M5, df ...

@ChrisLi: Noch eine Schleife weil Du mit der Liste eine weitere ”Dimension” hast. Du kannst ja nicht auf der Liste `iterrows()` aufrufen. Das ist eine Methode die kennt `list` nicht. Die kennen die einzelnen Objekte *in* der Liste. Und wenn Du für jedes Objekt *in* der Liste etwas machen willst ...

@ChrisLi: Anmerkung zur Namensgebung: Namen sollten keine kryptischen Abkürzungen enthalten oder nur daraus bestehen. `pos` steht für „positiv“? Positronenanzahl? Point of Sale? Und `d` passt wie genau zu einer Zeile aus der Tabelle? Also selbst wenn man es dort generisch halten will, wäre das ...

Du brauchst natürlich eine weitere Schleife.

Wenn Du aber iterrows benutzt, machst Du mit großer Wahrscheinlichkeit etwas falsch, denn bei Pandas möchte man die entsprechenden Funktionen auf den gesamten Datenframe anwenden.


Wieso noch eine Schleife? Mit iterrows klappt es, ohne den Loop ...

Hallo,

ich habe mehrere dataframes, die ich nach den gleichen Bedingungen filtern möchte; gerade habe ich 3x den gleichen Code:


for pos, d in df1.iterrows():
if (( dies und jenes )):
das = etwas
und nochwas


Jetzt will ich das gleiche aber über df1, df2 und df3 machen.
Nah liegt eine Liste ...