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python金融分析小知识(22)——时间序列之Timestamp对象的处理_python timestamp撖寡情

python timestamp撖寡情

Hello 大家好,我是一名新来的金融领域打工人,日常分享一些python知识,都是自己在学习生活中遇到的一些问题,分享给大家,希望对大家有一定的帮助!

在我的这篇文章中我有介绍到时间序列中的Timstamp对象通过strftime转化为字符串格式,文章链接在这里python金融分析小知识(20)——时间序列之strftime与strptime的使用,那么今天我想要讲的是更多关于Timstamp对象的相关处理。

1.首先我们构造一个时间序列的DataFrame

  1. import pandas as pd
  2. data = pd.read_excel('万得全A收盘价.xlsx',index_col=0,parse_dates=[0])
  3. data

打印一下结果,这是一份股票收盘价的数据:

  1. close
  2. Date
  3. 2013-01-07 2235.9000
  4. 2013-01-08 2234.0900
  5. 2013-01-09 2236.1500
  6. 2013-01-10 2245.0500
  7. 2013-01-11 2204.1400
  8. ... ...
  9. 2022-03-31 5095.6079
  10. 2022-04-01 5131.5835
  11. 2022-04-06 5128.8027
  12. 2022-04-07 5039.9453
  13. 2022-04-08 5042.1172
  14. 2249 rows × 1 columns

我们可以看看这个DataFrame的索引的格式:

data.index

打印出结果,我们可以看出这份数据的索引的DatetimeIndex格式的:

  1. DatetimeIndex(['2013-01-07', '2013-01-08', '2013-01-09', '2013-01-10',
  2. '2013-01-11', '2013-01-14', '2013-01-15', '2013-01-16',
  3. '2013-01-17', '2013-01-18',
  4. ...
  5. '2022-03-24', '2022-03-25', '2022-03-28', '2022-03-29',
  6. '2022-03-30', '2022-03-31', '2022-04-01', '2022-04-06',
  7. '2022-04-07', '2022-04-08'],
  8. dtype='datetime64[ns]', name='Date', length=2249, freq=None)

2.对DatetimeIndex进行索引取值 

  1. time = []
  2. for i in range(len(data.index)):
  3. time.append(data.index[i]) ##通过data.index[i]进行索引取值
  4. time

我们通过上面的代码,将这个DataFrame所有的索引值储存在一个空列表time中,然后我们打印time看看结果:

d2dc5ff9403841dabe803e62fc9c70f5.png

我们可以看出DatetimeIndex的标量值其实是Timestamp对象(时间戳对象)。 

3.如何提取Timestamp对象中的字符串

有的时候大家可能需要提取Timestamp对象中的字符串部分,也就是下图蓝色圈中的部分:

5ecd7ec47a8649a4b160c5eae9091bb7.png

这个时候我们通过str()就可以实现:

  1. time_str = []
  2. for i in range(len(data.index)):
  3. time_str.append(str(data.index[i])) ##str()
  4. time_str

我们看看结果,是不是就全部转化为了字符串的形式:

2268acb52a3f468095672181dc61ba3c.png

好啦,今天的文章就分享到这里啦! 

 

 

 

 

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