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某只股票在给定日期的不同时间点的价格。另一个例子是某一地区一年中不同月份的降雨量。

在下面的示例中，我们获取特定股票代码在某一季度每天的股票价格值。我们将这些值捕获为 csv 文件，然后使用 pandas 库将其组织到数据框中。然后，我们通过将额外的 Valuedate 列重新创建为索引并删除旧的 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股票价格的示例数据。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'])

# Set the Date as Index
df['ValueDate'] = pd.to_datetime(df['ValueDate'])
df.index = df['ValueDate']
del df['ValueDate']


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

其输出如下所示：