摘要： Python數(shù)據(jù)處理分析中，日期型數(shù)據(jù)的處理是相對(duì)復(fù)雜且非常重要的一環(huán)。本文以調(diào)用Tushare包獲得股票的各種信息數(shù)據(jù)為案例，介紹日期數(shù)據(jù)的處理。

文章目錄：

1. 獲取數(shù)據(jù)2. 日期型數(shù)據(jù)處理2.1. 按日期切片篩選數(shù)據(jù)2.1.1. 按年度2.1.2. 按月度2.1.3. 按具體天2.2. to_period按日期顯示數(shù)據(jù)2.2.1. 按年度2.2.2. 按季度2.2.3. 按月度2.3. resample按日期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)2.3.1. 按年度2.3.2. 按季度2.3.3. 按月度2.4. 統(tǒng)計(jì)和顯示結(jié)合

之前的的一篇文章：10行代碼爬取全國(guó)所有A股/港股/新三板上市公司信息，用爬蟲實(shí)現(xiàn)了上市公司信息的抓取。但還有更簡(jiǎn)單的方法，就是調(diào)用Tushare包，可以很便捷地拿到干凈的各種股市數(shù)據(jù)。

強(qiáng)烈推薦一下這款由國(guó)內(nèi)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的包，Github上目前Star數(shù) 6000+。Tushare是一個(gè)開(kāi)源免費(fèi)、強(qiáng)大的python金融財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包。調(diào)用該包返回的數(shù)據(jù)格式基本是Pandas DataFrame類型，非常便于后續(xù)處理分析。包的數(shù)據(jù)來(lái)源于新浪財(cái)經(jīng)、騰訊財(cái)經(jīng)、上交所和深交所，比較齊全，質(zhì)量也很可靠。

參考：
https:///document/2
https://github.com/waditu/Tushare

下面我們就來(lái)簡(jiǎn)單體檢一下這款包的便利，然后利用它返回的數(shù)據(jù)處理其中的日期型數(shù)據(jù)。

1. 獲取數(shù)據(jù)

接口使用前提：首先在官網(wǎng)注冊(cè)成功后獲得token，然后通過(guò)下面命令下載Tushare包，然后在程序中調(diào)用就可以使用了。

可以獲得的信息接口非常多，包括：行情數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)板塊等。

下面就簡(jiǎn)單使用下部分接口。首先，獲取國(guó)內(nèi)股票列表數(shù)據(jù)。

1import tushare as ts
2ts.set_token('你的token')
3pro = ts.pro_api()
4data = pro.stock_basic(exchange_id='', is_hs='', fields='symbol,name,is_hs,list_date,list_status')
5print(data)
6# ''表示獲取全部

exchange_id表示股票代碼，可以獲取特定股票的基礎(chǔ)信息，為空則獲取全部;is_hs表示是否滬深港通，為空表示提取所有股市；fields表示想要提取的信息列表。

結(jié)果如下：

很輕松地就能獲得3542家上市公司的基本情況。下面就將這個(gè)數(shù)據(jù)作為日期型處理的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2. 日期型數(shù)據(jù)處理

查看一下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

1RangeIndex: 3542 entries, 0 to 3541
2Data columns (total 6 columns):
3ts_code        3542 non-null object
4symbol         3542 non-null object
5name           3542 non-null object
6list_status    3542 non-null object
7list_date      3542 non-null object
8is_hs          3542 non-null object
9dtypes: object(6)

所有列都是object字符型。這里想對(duì)日期做數(shù)據(jù)分析，比如可以統(tǒng)計(jì)一下歷年上市公司數(shù)量。需更改日期型數(shù)據(jù)字符型為日期型。

pd.to_datetime將'list_date'列格式改為datetime格式，再來(lái)看一下：

1RangeIndex: 3542 entries, 0 to 3541
2Data columns (total 6 columns):
3ts_code        3542 non-null object
4symbol         3542 non-null object
5name           3542 non-null object
6list_status    3542 non-null object
7list_date      3542 non-null datetime64[ns]
8is_hs          3542 non-null object
9dtypes: object(6)

2.1. 按日期切片篩選數(shù)據(jù)

有時(shí)候我們需要按年、季度、月、日這樣的日期格式來(lái)篩選提取相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

2.1.1. 按年度

• 獲取單一年份數(shù)據(jù)，比如2017年

• 獲取多個(gè)年份，比如2015-2017

 1data = data['2015':'2017']
 2print(data.head())
 3# 結(jié)果
 4              ts_code  symbol  name list_status  list_date is_hs
 5list_date                                                       
 62015-01-26  000166.SZ  000166  申萬(wàn)宏源           L 2015-01-26     S
 72017-12-25  001965.SZ  001965  招商公路           L 2017-12-25     S
 82015-12-30  001979.SZ  001979  招商蛇口           L 2015-12-30     S
 92015-01-27  002734.SZ  002734  利民股份           L 2015-01-27     N
102015-01-22  002739.SZ  002739  萬(wàn)達(dá)電影           L 2015-01-22     S

2.1.2. 按月度

2.1.3. 按具體天

1data = data['2017-1-12']
2print(data.head())
3# 結(jié)果
4              ts_code  symbol  name list_status  list_date is_hs
5list_date                                                       
62017-01-12  002824.SZ  002824  和勝股份           L 2017-01-12     N
72017-01-12  300584.SZ  300584  海辰藥業(yè)           L 2017-01-12     N
82017-01-12  603628.SH  603628  清源股份           L 2017-01-12     H
92017-01-12  603639.SH  603639   海利爾           L 2017-01-12     H

2.2. to_period按日期顯示數(shù)據(jù)

dataframe.to_period方法只是用于顯示數(shù)據(jù)，但不會(huì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

2.2.1. 按年度

可以看到，相比上面篩選數(shù)據(jù)時(shí)是按原始的日期，這里利用to_period方法，設(shè)置參數(shù)為'A'后，可以直接顯示為年，這在后期可視化繪圖時(shí)非常有用。

2.2.2. 按季度

 1data = data.to_period('Q')   # 'Q'默認(rèn)是從'Q-DEC'開(kāi)始算,也可以根據(jù)情況設(shè)置為“Q-SEP”，“Q-FEB”等
 2print(data.head())
 3# 結(jié)果
 4             ts_code  symbol  name list_status  list_date is_hs
 5list_date                                                      
 61991Q2     000001.SZ  000001  平安銀行           L 1991-04-03     S
 71991Q1     000002.SZ  000002   萬(wàn)科A            L 1991-01-29     S
 81991Q1     000004.SZ  000004  國(guó)農(nóng)科技           L 1991-01-14     N
 91990Q4     000005.SZ  000005  世紀(jì)星源           L 1990-12-10     N
101992Q2     000006.SZ  000006  深振業(yè)A           L 1992-04-27     S

2.2.3. 按月度

2.3. resample按日期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

按日期進(jìn)行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，可以利用resample方法。

2.3.1. 按年度

1data = data.resample('AS').count()['name']  # count對(duì)各年上市公司數(shù)量進(jìn)行計(jì)數(shù)
2print(data.head())
3# 結(jié)果
4list_date
51990-01-01      7
61991-01-01      4
71992-01-01     37
81993-01-01    106
91994-01-01     99

2.3.2. 按季度

2.3.3. 按月度

1data = data.resample('M').count()['name']  
2print(data.head())
3# 結(jié)果
4list_date
51990-12-31    7
61991-01-31    2
71991-02-28    0
81991-03-31    0
91991-04-30    1

2.4. 統(tǒng)計(jì)和顯示結(jié)合

利用前面的resample和to.period方法，可以按年、季度、月份匯總數(shù)據(jù)。

結(jié)果如下：

 1list_date
 21990      7
 31991      4
 41992     37
 51993    106
 61994     99
 7Freq: A-DEC, Name: name, dtype: int64
 8list_date
 92014    124
102015    223
112016    227
122017    438
132018     78
14Freq: A-DEC, Name: name, dtype: int64

基于上述數(shù)據(jù)，可以利用matplotlib繪制出歷年上市公司數(shù)量的折線圖：

折線圖的具體繪制方法，見(jiàn)后續(xù)文章。

以上就是簡(jiǎn)單利用了Tushare的一個(gè)接口返回的數(shù)據(jù)，介紹了日期型數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和處理。

本文完。