操纵yfinance中的日期
操纵yfinance中的日期
提问于 2020-12-14 02:30:25
当我从yfinance中拉出股票数据时，我可以创建操作'date‘列的其他数据列吗？我是python的新手，还在学习很多东西。我已经使用股票价格数据创建了其他列，但是我不知道如何操作'date‘列。
例如，10/26/2020，我想创建包含以下数据的列：
day_of_week，星期一=1
年份= 2020年
月份= 10
天= 26
周= 44
trade_day = 207
import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
import pandas_datareader as pdr
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
##Get stock price data
ticker = 'NVDA'
#Data time period
now = dt.datetime.now()
startyear = 2017
startmonth=1
startday=1
start = dt.datetime(startyear, startmonth, startday)
#get data from YFinance
df = pdr.get_data_yahoo(ticker, start, now)
#create a column
df['% Change'] = (df['Adj Close'] / df['Adj Close'].shift(1))-1
df['Range'] = df['High'] - df['Low']
df回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2020-12-14 03:55:31
您希望使用数据帧的索引，它的类型为pd.DatetimeIndex。要将日期拆分为新列，请执行以下操作：
new_df = df.copy()
new_df['year'], new_df['month'], new_df['day'] = df.index.year, df.index.month, df.index.day要从第一个交易日期开始执行算术运算，请执行以下操作：
start_date = df.index.min()
new_df['trade_day'] = df.index.day - start_date.day
new_df['trade_week'] = df.index.week - start_date.week
new_df['trade_year'] = df.index.year - start_date.year
new_df['day_of_week'] = df.index.weekday
new_df['days_in_month'] = df.index.days_in_month
new_df['day_name'] = df.index.day_name()
new_df['month_name'] = df.index.month_name()选择另一个开始日期
start_date = pd.to_datetime('2017-01-01')Stack Overflow用户
发布于 2020-12-15 04:25:30
我确实解决了大部分问题。我想不出如何计算‘交易日期’。
#Convert the 'Date' Index to 'Date' Column
df.reset_index(inplace=True)
#Create columns manipulating 'Date'
df['Year'] = df['Date'].dt.year
df['Month'] = df['Date'].dt.month
df['Day'] = df['Date'].dt.day
df['Week of Year'] = df['Date'].dt.isocalendar().week
df['Day of Week'] = df['Date'].dt.dayofweek页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/65279180
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