Hello 大家好，我是一名新来的金融领域打工人，日常分享一些python知识，都是自己在学习生活中遇到的一些问题，分享给大家，希望对大家有一定的帮助！
在我的这篇文章中我有介绍到时间序列中的Timstamp对象通过strftime转化为字符串格式，文章链接在这里python金融分析小知识(20)——时间序列之strftime与strptime的使用，那么今天我想要讲的是更多关于Timstamp对象的相关处理。
1.首先我们构造一个时间序列的DataFrame
import pandas as pd
data = pd.read_excel('万得全A收盘价.xlsx',index_col=0,parse_dates=[0])
data
打印一下结果，这是一份股票收盘价的数据：
close
Date
2013-01-07 2235.9000
2013-01-08 2234.0900
2013-01-09 2236.1500
2013-01-10 2245.0500
2013-01-11 2204.1400
... ...
2022-03-31 5095.6079
2022-04-01 5131.5835
2022-04-06 5128.8027
2022-04-07 5039.9453
2022-04-08 5042.1172
2249 rows × 1 columns
我们可以看看这个DataFrame的索引的格式：
data.index
打印出结果，我们可以看出这份数据的索引的 DatetimeIndex格式的：
DatetimeIndex(['2013-01-07', '2013-01-08', '2013-01-09', '2013-01-10',
'2013-01-11', '2013-01-14', '2013-01-15', '2013-01-16',
'2013-01-17', '2013-01-18',
...
'2022-03-24', '2022-03-25', '2022-03-28', '2022-03-29',
'2022-03-30', '2022-03-31', '2022-04-01', '2022-04-06',
'2022-04-07', '2022-04-08'],
dtype='datetime64[ns]', name='Date', length=2249, freq=None)
2.对DatetimeIndex进行索引取值
time = []
for i in range(len(data.index)):
time.append(data.index[i]) ##通过data.index[i]进行索引取值
time
我们通过上面的代码，将这个DataFrame所有的索引值储存在一个空列表time中，然后我们打印time看看结果：
我们可以看出 DatetimeIndex的标量值其实是 Timestamp对象(时间戳对象)。
3.如何提取Timestamp对象中的字符串
有的时候大家可能需要提取Timestamp对象中的字符串部分，也就是下图蓝色圈中的部分：
这个时候我们通过 str()就可以实现：
time_str = []
for i in range(len(data.index)):
time_str.append(str(data.index[i])) ##str()
time_str
我们看看结果，是不是就全部转化为了字符串的形式：
好啦，今天的文章就分享到这里啦！
Original: https://blog.csdn.net/qq_41281698/article/details/124972748
Author: 君子以自强不息python
Title: python金融分析小知识(22)——时间序列之Timestamp对象的处理
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