date = pd.date_range(start="20190403", periods=stock_rise.shape[1], freq="B")

这段代码是用来生成一个 pandas 的日期序列，其中：

- `start="20190403"` 表示起始日期为 2019 年 4 月 3 日
- `periods=stock_rise.shape[1]` 表示生成的日期序列的长度为 `stock_rise` 数据中的列数，即股票数据的天数
- `freq="B"` 表示按照工作日频率生成日期（不包括周末和节假日）

相关问题

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in df_daily.index: date_range=pd.date_range(day,periods=24,freq='H') daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)']).set_index(date_range) hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df]) print(hour_date)这串代码为什么会报错：键值不匹配

这段代码可能会出现“键值不匹配”的错误，是因为在执行`hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df])`时，`hour_date`和`daily_df`的列名不匹配。可以尝试在`daily_df`的列名上添加一个前缀，以与`hour_date`的列名匹配，例如：

daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)'], columns=['TEMP']).set_index(date_range)

这样可以将`daily_df`的列名改为`TEMP`，与`hour_date`中的列名匹配。

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in hour_date.index: hour_date=pd.concat([hour_date,pd.DataFrame(daily_date.loc[day]['value']).set_index(pd.date_range(day,periods=24,frep='H'))]) print(hour_date)这串代码为什么输出是空的列表

根据你提供的代码，可能存在以下问题：

1. 代码中 `daily_date` 没有定义，应该是 `df_daily`。

2. 在 `for` 循环中，`hour_date.index` 是空的，因此循环体不会被执行，导致 `hour_date` 仍然是空的。

如果你想要生成每天的每个小时的数据，可以尝试修改代码如下：

import pandas as pd 

df = pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv')
df['DATA_TIME'] = pd.to_datetime(df['DATA_TIME'])
df.set_index('DATA_TIME', inplace=True)

# 按天进行重采样，并将每天的数据存储为列表
df_daily = df.resample('D').apply(list)

hour_date = pd.DataFrame()

# 遍历每天的日期
for day in df_daily.index:
    # 生成该天的每个小时的时间序列
    date_range = pd.date_range(day, periods=24, freq='H')
    # 将该天的数据转化为 DataFrame，并设置索引为时间序列
    daily_df = pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)
    # 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中
    hour_date = pd.concat([hour_date, daily_df])

print(hour_date)

其中，`pd.date_range(day, periods=24, freq='H')` 用于生成从 `day` 开始的 24 个小时的时间序列，`pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)` 将该天的数据转化为 DataFrame，并设置索引为时间序列，`pd.concat([hour_date, daily_df])` 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中。