Pandas必备技能之“时间序列数据处理”

尚有一个常用的窗口函数是expanding，每增进一行数据，窗口会响应的增大。好比，我们想计较某只股票天天的累计涨跌幅，就可以挪用此函数。

df = df[['ts_code', 'pct_chg']]  # 列pct_chg单元是(%) 
 
Out[71]:  
              ts_code  pct_chg 
trade_date                     
2018-07-02  000001.SZ    -5.28 
2018-07-03  000001.SZ     0.70 
2018-07-04  000001.SZ    -0.69 
2018-07-05  000001.SZ    -0.12 
2018-07-06  000001.SZ     0.70 
2018-07-09  000001.SZ     4.27 
2018-07-10  000001.SZ    -0.55 
2018-07-11  000001.SZ    -2.23 
2018-07-12  000001.SZ     2.78 
2018-07-13  000001.SZ     0.00 
2018-07-16  000001.SZ    -1.69 
2018-07-17  000001.SZ    -0.11 
2018-07-18  000001.SZ    -0.23 

对列'pct_chg'挪用窗口函数expanding，再挪用.sum()要领求累计值。

df['cum_pct_chg'] = df['pct_chg'].expanding().sum() 
df 
Out[78]:  
              ts_code  pct_chg  cum_pct_chg 
trade_date                                  
2018-07-02  000001.SZ    -5.28        -5.28 
2018-07-03  000001.SZ     0.70        -4.58 
2018-07-04  000001.SZ    -0.69        -5.27 
2018-07-05  000001.SZ    -0.12        -5.39 
2018-07-06  000001.SZ     0.70        -4.69 
2018-07-09  000001.SZ     4.27        -0.42 
2018-07-10  000001.SZ    -0.55        -0.97 
2018-07-11  000001.SZ    -2.23        -3.20 
2018-07-12  000001.SZ     2.78        -0.42 
2018-07-13  000001.SZ     0.00        -0.42 
2018-07-16  000001.SZ    -1.69        -2.11 
2018-07-17  000001.SZ    -0.11        -2.22 
2018-07-18  000001.SZ    -0.23        -2.45 

04、总结

本文先容了Pandas库中处理赏罚时刻序列数据的几种常用要领。

在时刻名目转换部门，先容了两种将时刻转化成日期范例的要领，别离是通过配置参数parse_dates和挪用要领pd.to_datetime()。

接着，先容了时刻周期的转换，通过挪用.resample()要领实现，包罗降采样和升采样。

最后，先容两个常用的窗口函数rolling和expanding。

但愿各人能机动把握本文中提到的要领，并应用到现实事变和进修中去!

译者简介：

Little monster，北京第二外国语学院国际商务专业研一在读，今朝在进修Python编程和量化投资相干常识。

（编辑：湖南网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!