金融量化分析【day111】：Pandas-時間序列處理

1、時間對象處理

一、start 開始時間

df["2018-12-01":"2018-12-30"]

二、end 結束時間

df['2018']

　　

　　　　.........

三、periods 時間長度

pd.date_range("2015-12-1",periods=40)

四、freq 時間頻率

pd.date_range("2015-12-1",periods=40,freq='B')

　　

 

 

2、時間序列

 時間序列就是以時間對象爲索引的Series或DataFrame

datetime對象做爲索引時是存儲在DatetimeIndex對象中的

一、傳入年或年月做爲切片方式

df['2018']

　......

df['2018-01']

　......

二、傳入日期範圍做爲切片方式

df["2018-12-01":"2018-12-30"]

 　　

　　......

三、豐富的函數支持

一、resample()

二、strftime()

df.index.strftime('%Y-%m-%d')

　　

datetime.datetime.strptime("2018-1-29","%Y-%m-%d")

　　

四、批量轉換爲datetime對象

to_pydatetime()

arr = pd.to_datetime(['2018-2-8','2017-1-1','1990-2-1']).to_pydatetime()