Python 使用交叉表实现的索引数据帧

我有两个数据集

第一个变量，在市场变量中，包含具有以下结构的一般市场趋势：

Date     High    Close     Volume     Open      Low

body       date            datetime         id sentiment      time

第二，在情绪变量中，每天都包含一些推特，这些推特在该结构中具有关联情绪：

Date     High    Close     Volume     Open      Low

body       date            datetime         id sentiment      time

所以，我想计算每天有多少“看跌”和“看涨”情绪。这是我的代码和注释：

# Read the datasets
market = pd.read_csv("Datasets/SP500/aggregates.txt")
moods = pd.read_json("Datasets/DatasetStockTwits-Aggregato.json")
# Remove all null sentiments
moods = moods[moods.sentiment != "null"]
# Get a generic subsets of data for computational speed
market_tail = market.tail(100)
# For each day present in market_tail, get the same days twits
moods_tail = moods.loc[moods['date'].isin(market_tail.Date)]
# So now I count for each day how many "Bearish" and "Bullish" twits there are
sentiments_count = pd.crosstab(moods_tail['date'], moods_tail['sentiment'])

print(sentiments_count)

结果如下：

sentiment   Bearish  Bullish
date                        
2017-11-03        9       12
2017-11-05        3        6
2017-11-06       20        9
2017-11-07       16       35

所以它工作得很好，但我不明白为什么我不能访问

情绪计数.date

或

情绪计数['date']

索引

事实上，如果我尝试这样的事情：

print(sentiments_count['date'])

我获得：

keyrerror:“日期”

我错过什么了吗？

---

谢谢

您无法选择它，因为它是

索引

，所以需要：

print(sentiments_count.index)

对于从

索引创建列

的需要，也可以为数据清理添加删除列名

情感

：

sentiments_count = sentiments_count.reset_index().rename_axis(None, 1)

print(sentiments_count['date'])

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它起作用了。谢谢你，杜德。@bhaskarc-是的，如果需要原始索引，但显然不是必需的-需要将索引转换为列并创建默认索引。