无涯教程-Python - 时间序列(Time)

时间序列(Time Series)是一系列数据点，其中每个数据点都与时间戳关联，一个简单的示例是在给定的一天中，股票在不同时间点的价格，另一个示例是该地区一年中不同月份的降雨量。

在下面的示例中，无涯教程以特定股票代码每天四分之一的股价价格为示例，将这些值捕获为一个csv文件，然后使用pandas库将它们组织到一个数据框中。然后，通过将其他Valuedate列重新创建为索引并删除旧的valuedate列，将date字段设置为数据框的索引。

样本数据

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-

参考链接

https://www.learnfk.com/python-data-science/python-time-series.html