Python - 时间序列

时间序列是一系列数据点，其中每个数据点都与一个时间戳相关联。一个简单的例子是股票市场中股票在给定日期的不同时间点的价格。 另一个例子是一年中不同月份某个地区的降雨量。

在下面的例子中，我们获取特定股票代码在一个季度内每天的股价值。我们将这些值捕获为 csv 文件，然后使用 pandas 库将它们组织到数据框中。然后，我们通过重新创建额外的 Valuedate 列作为索引并删除旧的 valuedate 列，将日期字段设置为数据框的索引。

示例数据

以下是给定季度不同日期的股票价格示例数据。数据保存在名为 stock.csv 的文件中

ValueDate	Price
01-01-2018,	1042.05
02-01-2018,	1033.55
03-01-2018,	1029.7
04-01-2018,	1021.3
05-01-2018,	1015.4
...
...
...
...
23-03-2018,	1161.3
26-03-2018,	1167.6
27-03-2018,	1155.25
28-03-2018,	1154

创建时间序列

from datetime import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('path_to_file/stock.csv')
df = pd.DataFrame(data, columns = ['ValueDate', 'Price'])

# 将日期设置为索引
df['ValueDate'] = pd.to_datetime(df['ValueDate'])
df.index = df['ValueDate']
del df['ValueDate']


df.plot(figsize=(15, 6))
plt.show()

其输出如下 −