[环球汽配资源]美的回应被买爆Datetime 在 Pandas 中的一些用法!

Datatime 是 Python 中一种时间数据类型,对于不同时间格式之间的转换是比较方便的,〔 清理配资〕,而在 Pandas 中也同样支持 DataTime 数据机制,可以借助它实现许多有用的功能,例如

1,函数to_datetime() 将数据列表中的 Series 列转化为 datetime 类型,

#Convert the type to datetime apple.Date = pd.to_datetime(apple.Date) apple['Date'].head() # 0 2014-07-08 1 2014-07-07 2 2014-07-03 3 2014-07-02 4 2014-07-01 Name: Date, dtype: datetime64[ns]

2,DataFrame.resample(freq),将数据基于时间列以 freq 作为频度对全局数据做重采样,计算出分段数据和、均值、方差等指标;下面例子中原数据的索引是 Datatime 数据格式,以月为时间单位求出各列数据的平均值

# Resample the data based the offset,get the mean of data # BM — bussiness month end frequency apple_month = apple.resample("BM").mean() apple_month.head()

Snipaste_2020-07-26_23-30-33.png

下面将根据几道练习题,简单介绍一下 Pandas 是怎么处理 DataFrame 数据的

1 , to_datetime() 与 resample() 操作

1.1,读取数据

url = "https://raw.githubusercontent.com/guipsamora/pandas_exercises/master/09_Time_Series/Apple_Stock/appl_1980_2014.csv" apple =pd.read_csv(url) apple.head()

可以看到,时间在 Date 这一列数据中,但不是标准的 datetime 格式,需要格式处理一下

Snipaste_2020-07-26_23-37-50.png

1.2,datetime 格式转换

#Convert the type to datetime apple.Date = pd.to_datetime(apple.Date) apple['Date'].head()

Snipaste_2020-07-26_23-46-23.png

**1.3,将 Date 列设为 index **

apple = apple.set_index("Date") # Set Index apple.head()

Date 虽然已经设为 index,但是时间排列却并不清晰,datetime 数据可以直接排序这里用 sort_index(ascending = True) 完成排序

Snipaste_2020-07-26_23-47-36.png

1.4,对索引进行排序

# Sort The DataFrame based on Date columns apple.sort_index(ascending = True).head()

Snipaste_2020-07-26_23-51-12.png

1.5,以月为单位对数据采样并获取mean()

# Resample the data based the offset,get the mean of data # BM — bussiness month end frequency apple_month = apple.resample("BM").mean() apple_month.head()

Snipaste_2020-07-26_23-53-05.png

BM 全称 Bussiness Month,是商业月的意思,在 Pandas 中称为 DataOffset,除了月之外,还提供年、日、秒、小时、分..等作为采样单位,当然也可以自定义

Snipaste_2020-07-27_00-10-00.png

关于 Data Offset 具体详细内容可参考:

1.6,计算时间列表中最早日期与最晚日期相差天数

(apple.index.max()-apple.index.min()).days # 12261 2,统计近两年苹果、特斯拉、IBM、LINKD各公司股价

2.1,pandas_datareader 获取数据

import pandas as pd from pandas_datareader import data as web import datetime as dt start = dt.datetime(2019,1,1) end = dt.datetime.today() stocks = ['APPLE','TSLA','IBM','LNKD'] df = web.DataReader(stocks,'yahoo',start,end) df

使用之前请确保pandas_datareader 包已经安装成功,这个包帮助我们直接通过爬虫获取近两年的各公司的股票信息,后面 start,end 两个 datetime 时间用于限制时间

结果显示似乎这种方法获取不到到的苹果和LINKD 的股价(但并不影响,因为这里主要是学习一下 datetime 在 Pandas 的用法)

Snipaste_2020-07-27_00-30-57.png

2.2,获取 股票 数据

vol = df['Volume'] vol

Snipaste_2020-07-27_00-37-02.png

**2.3,创建新列,表示 week、year **

后面做聚类分析,聚类基准选择的是 week、year , 因此需要提前创建好两列(week,year)数据

vol['week'] = vol.index.week vol['year'] = vol.index.year vol.head()

Snipaste_2020-07-27_00-40-59.png

2.4,groupby 聚类分组(先 week ,后 year)

week = vol.groupby(['week','year']).sum() week.head()

这样就可以很清晰地比对,2019-2020年对于每一周来说各公司股票的总值变化啦

Snipaste_2020-07-27_00-46-45.png