金融量化分析【day111】：Pandas-时间序列处理
一、时间对象处理
1、start 开始时间
df["2018-12-01":"2018-12-30"]
2、end 结束时间
df['2018']
.........
3、periods 时间长度
pd.date_range("2015-12-1",periods=40)
4、freq 时间频率
pd.date_range("2015-12-1",periods=40,freq='B')
二、时间序列
时间序列就是以时间对象为索引的Series或DataFrame
datetime对象作为索引时是存储在DatetimeIndex对象中的
1、传入年或年月作为切片方式
df['2018']
......
df['2018-01']
......
2、传入日期范围作为切片方式
df["2018-12-01":"2018-12-30"]
......
3、丰富的函数支持
1、resample()
2、strftime()
df.index.strftime('%Y-%m-%d')
datetime.datetime.strptime("2018-1-29","%Y-%m-%d")
4、批量转换为datetime对象
to_pydatetime()
arr = pd.to_datetime(['2018-2-8','2017-1-1','1990-2-1']).to_pydatetime()
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