Pandas 数据处理：去除 'Close_Price' 列

使用 Pandas 去除数据列

以下代码演示了如何使用 Pandas 库从 'train.csv' 文件读取股票数据，并去除 'Close_Price' 列。

stock_sales = pd.read_csv(
    comp_dir / 'train.csv',
    usecols=['Data_ID', 'Time', 'Close_Price'],
    dtype={
        'Data_ID': 'int',
        #'Time': 'datetime64',
        'Close_Price': 'float32',
    },
    parse_dates=['Time'],
    infer_datetime_format=True,
)

# 去除 'Close_Price' 列
x = stock_sales.drop('Close_Price', axis=1)

解释：

pd.read_csv()：使用 Pandas 库读取 'train.csv' 文件，并指定要读取的列（'Data_ID', 'Time', 'Close_Price'）。
dtype：指定列的数据类型，'Data_ID' 为整数类型，'Close_Price' 为浮点数类型。
parse_dates：将 'Time' 列解析为日期时间类型。
infer_datetime_format：自动推断日期时间格式。
stock_sales.drop()：使用 drop() 方法去除 'Close_Price' 列，axis=1 表示按列进行操作。

通过以上步骤，我们成功地从股票数据中去除了 'Close_Price' 列，得到了新的 DataFrame 对象 x，可以使用 x 进行后续的数据分析和机器学习建模。