操纵财务中的日期

Question

当我从yfnance提取股票数据时，我可以创建其他操作"日期"列的数据列吗？我是python的新手，仍然学到了很多东西。我已经使用股价数据创建了其他列，但我不知道如何操作"日期"列。

例如，2020年10月26日，我想创建具有以下数据的列：
day_of_week，Monday=1
year=2020
month=10
day=26
week=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

Answer 1

您希望使用数据帧的索引，该索引的类型为pd.DatetimeIndex。将日期拆分为新列：

new_df = df.copy()
new_df['year'], new_df['month'], new_df['day'] = df.index.year, df.index.month, df.index.day

从第一个交易日期开始进行算术运算：

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')

Answer 2

我确实解决了大部分问题。我不知道如何计算"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

Answer 3

我是python的新手，但出于某种原因，datetime有时不会将存储的日期读取为字符串。如果我输入：my_time＝time.fromisoformat("15:33:08-07:00"(我得到一个错误，这不是一个时间对象

如果我将其作为字符串输入，如下所示：my_time＝time.fromisoformat(str("15:33:08-07:00"(时间接受它并运行

如果没有时区偏移量，时间可以接受它，但当我添加偏移量时，如果不为其分配字符串属性，它将不会运行