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我正在使用 Pandas 0.8.1 获取 Yahoo 股票价格

from datetime import datetime
from pandas.io.data import DataReader

stk_price = DataReader('600809.ss', 'yahoo', datetime(2006,1,1), datetime(2012,12,31)).reset_index()

>>> stk_price.Date
0    2010-01-04 00:00:00
1    2010-01-05 00:00:00
2    2010-01-06 00:00:00
3    2010-01-07 00:00:00
4    2010-01-08 00:00:00

我想通过以下方式将日期转换为字符串：

>>>stk_price.Date.astype('|S10')
0     1970-01-15
1     1970-01-15
2     1970-01-15
3     1970-01-15
4     1970-01-15
5     1970-01-15

为什么它显示“1970-01-15”而不是“2010-01-04”等？如何解决？

如果我有一个

DATE_LIST = [
 u'20090331', u'20090630', u'20090930', u'20091231', \
 u'20100331', u'20100630', u'20100930', u'20101231', \
 u'20110331', u'20110630', u'20110930', u'20111231', \
 u'20120331', u'20120630', u'20120930', u'20121231'
 ]

我只是尝试通过以下方式过滤stk_price其日期列所在的行DATE_LIST：

from datetime import datetime
from pandas.io.data import DataReader
import numpy as np

DATE_LIST = [
 u'20090331', u'20090630', u'20090930', u'20091231', \
 u'20100331', u'20100630', u'20100930', u'20101231', \
 u'20110331', u'20110630', u'20110930', u'20111231', \
 u'20120331', u'20120630', u'20120930', u'20121231'
 ]

DATE_ARRAY = np.array(DATE_LIST,dtype='datetime64[us]')
stk_price = DataReader('600809.ss', 'yahoo', datetime(2006,1,1), datetime(2012,12,31)).reset_index()
rst = stk_price[stk_price.Date.isin(DATE_ARRAY)].Close

但第一个是空的。

如何修复它或任何 Pandas 函数都可以过滤结果？

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2 回答 2

2

用于df.Date=df.Date.apply(lambda x:x.date())转换日期时间列

>>> df=DataFrame({'Date':[datetime(2006,1,1)]})
>>> df
                  Date
0  2006-01-01 00:00:00
>>> df.Date=df.Date.apply(lambda x:x.date())
>>> df
         Date
0  2006-01-01

编辑：

格式化 DATE_LIST

dates=[datetime.datetime.strptime(i, "%Y%m%d").date() for i in DATE_LIST]

最后用于isin过滤掉 DATE_LIST 中的行：

df[df['Dates'].isin(dates)]

一口气（假设您有 stk_price 数据框，该数据框有一个名为 Date 的日期列）：

import datetime

stk_price = DataReader('600809.ss', 'yahoo', datetime(2006,1,1), datetime(2012,12,31)).reset_index()
stk_price.Date=stk_price.Date.apply(lambda x:x.date())
dates=[datetime.datetime.strptime(i, "%Y%m%d").date() for i in DATE_LIST]
stk_price[stk_price['Dates'].isin(dates)]
于 2012-10-10T11:34:05.033 回答
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除了将 stk_price 日期转换为字符串（由于 numpy 错误而显示错误的日期，另请参见github 问题 #1802），您还可以将 DATE_LIST 转换为时间戳并直接使用这些来索引 stk_price。下面是一个包含随机数据的帧示例。

In [16]: DATE_LIST = [
 u'20090331', u'20090630', u'20090930', u'20091231', \
 u'20100331', u'20100630', u'20100930', u'20101231', \
 u'20110331', u'20110630', u'20110930', u'20111231', \
 u'20120331', u'20120630', u'20120930', u'20121231'
 ]

In [17]: timestamps = [pd.Timestamp(date) for date in DATE_LIST]

In [18]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,3), index=pd.date_range('20090331', periods=100))

In [19]: df.ix[timestamps].dropna()
Out[19]:
                   0         1         2
2009-03-31  0.520235  1.158889 -0.310227
2009-06-30  1.036449  0.528931 -0.083166
于 2012-10-10T11:53:26.387 回答