[已解决]新手求助！关于pandas日期重新筛选的问题

老阿訇

>>> dingtou_m = dingtou1.resample('M').first()
>>> print(dingtou_m)
               close  net value
date                           
2011-01-31  3189.682   3.189682
2011-02-28  3077.283   3.077283
2011-03-31  3254.893   3.254893
2011-04-30  3272.729   3.272729
2011-05-31  3211.132   3.211132
2011-06-30  3004.173   3.004173
2011-07-31  3049.745   3.049745
2011-08-31  2977.721   2.977721
2011-09-30  2834.535   2.834535
2011-10-31  2557.082   2.557082
2011-11-30  2697.534   2.697534
2011-12-31  2583.613   2.583613
2012-01-31  2298.753   2.298753


请教下各位大神，我想在一段交易日区间内筛选出每月首个交易日（比如2011年2月的首个交易日应该是2011-02-01），为什么输出结果却是2011-02-28呢？应该怎么解决呢？

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Twilight6

2021-5-29 21:28:02

老阿訇 发表于 2021-5-29 13:35
import pandas as pd

dingtou = pd.read_csv('000300.csv')

这样试试看，如果还是不行，去打开 csv 源文件拷贝几行发上来：

import pandas as pd

dingtou = pd.read_csv('000300.csv')

dingtou.sort_values("date",ascending=True, inplace=True)
dingtou["date"] = pd.to_datetime(dingtou["date"])
dingtou_m = dingtou.groupby(pd.Grouper(key="date",freq='M'))

print(dingtou_m.head(1))

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wp231957

2011-02-01也没数据啊

老阿訇

wp231957 发表于 2021-5-29 09:51
2011-02-01也没数据啊

有的哈，dingtou1这个变量里面的时间区间是这样的：

                  close    net value
date                           
2011-01-04  3189.6820   3.189682
2011-01-05  3175.6620   3.175662
2011-01-06  3159.6430   3.159643
2011-01-07  3166.6240   3.166624
2011-01-10  3108.1870   3.108187
...               ...        ...
2020-12-25  5042.0137   5.042014
2020-12-28  5064.4147   5.064415
2020-12-29  5042.9361   5.042936
2020-12-30  5113.7105   5.113710
2020-12-31  5211.2885   5.211289

wp231957

老阿訇 发表于 2021-5-29 10:00
有的哈，dingtou1这个变量里面的时间区间是这样的：

                  close    net value

试试这个呢
# 获取每月第一天的数据
df_.resample("M").first().head()

老阿訇

wp231957 发表于 2021-5-29 10:08
试试这个呢
# 获取每月第一天的数据
df_.resample("M").first().head()

不行诶，只是提取了前5个日期而已，都还是每月末的

Twilight6

可以用分组函数 groupby 按月分组后筛选每个月第一个数据即可

老阿訇

Twilight6 发表于 2021-5-29 10:54
可以用分组函数 groupby 按月分组后筛选每个月第一个数据即可

代码具体怎么实现呢？能不能麻烦给个例子

Twilight6

老阿訇 发表于 2021-5-29 11:29
代码具体怎么实现呢？能不能麻烦给个例子

参考代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('你的文件')
df.sort_values("date",ascending=True, inplace=True)
a = df.groupby(pd.Grouper(key="date",freq='M'))
print(a.head(1))

老阿訇

Twilight6 发表于 2021-5-29 12:39
参考代码：

import pandas as pd

dingtou = pd.read_csv('000300.csv')

dingtou.set_index('date',inplace=True)

dingtou.index = pd.to_datetime(dingtou.index).floor('D')

print(dingtou)

#
                close  net value
date                           
2011-01-04  3189.6820   3.189682
2011-01-05  3175.6620   3.175662
2011-01-06  3159.6430   3.159643
2011-01-07  3166.6240   3.166624
2011-01-10  3108.1870   3.108187
...               ...        ...
2020-12-25  5042.0137   5.042014
2020-12-28  5064.4147   5.064415
2020-12-29  5042.9361   5.042936
2020-12-30  5113.7105   5.113710
2020-12-31  5211.2885   5.211289
#

dingtou.sort_values("date",ascending=True, inplace=True)

dingtou_m = dingtou.groupby(pd.Grouper(key="date",freq='M'))  # KeyError: 'The grouper name date is not found'

最底下这行报错了，是啥原因呢？

阿奇_o

“股票交易日”肯定是星期一，这样的“工作日”咯，那直接用 “BMS” ，就搞定了
比如，

index = pd.date_range('2011/1/1', periods=100, freq='D')
ts = pd.Series(np.random.randint(0, 500, len(index)), index=index)

ts.resample('BMS').first()  # 'BMS'：每月第一个工作日（常用在股票交易等场景）
ts.resmaple('MS').first()   # 'MS'：每月第一个日历日（每月1号）
# 注：.first()不是指实际意义上的第一天，而是指“重采样”后的第一个数据

ps: 有时多浏览一下可选参数有哪些，你就可以了解常用的使用场景有哪些。

老阿訇

阿奇_o 发表于 2021-5-29 14:36
“股票交易日”肯定是星期一，这样的“工作日”咯，那直接用 “BMS” ，就搞定了
比如，

谢谢，不过这样发现一个问题，比如说2014/2/7是当月的首个交易日，但因为2/3是周一，所以按照你的方法的话，程序跑起来会把excel里2/7的收盘价自动变成2/3的收盘价额

阿奇_o

老阿訇 发表于 2021-5-29 15:31
谢谢，不过这样发现一个问题，比如说2014/2/7是当月的首个交易日，但因为2/3是周一，所以按照你的方法的 ...

特殊的节假日，你必须手动排除过滤掉或者补数据，没别的好办法。
像我们有春节、清明、中秋等农历节假日，都是根据官方公布次年节假日后来调整偏差的，每年都会有所不同。

Twilight6

老阿訇 发表于 2021-5-29 13:35
import pandas as pd

dingtou = pd.read_csv('000300.csv')

这样试试看，如果还是不行，去打开 csv 源文件拷贝几行发上来：

import pandas as pd

dingtou = pd.read_csv('000300.csv')

dingtou.sort_values("date",ascending=True, inplace=True)
dingtou["date"] = pd.to_datetime(dingtou["date"])
dingtou_m = dingtou.groupby(pd.Grouper(key="date",freq='M'))

print(dingtou_m.head(1))

老阿訇

Twilight6 发表于 2021-5-29 21:28
这样试试看，如果还是不行，去打开 csv 源文件拷贝几行发上来：

大神厉害啊，搞定了！

老阿訇

Twilight6 发表于 2021-5-29 21:28
这样试试看，如果还是不行，去打开 csv 源文件拷贝几行发上来：

再麻烦问下，我把这个生成字典后发现key的日期都是datetime格式的，想问问看怎么变成str格式呢？

import pandas as pd
import numpy as np

def month_firstday():
    dingtou = pd.read_csv('000300.csv')

    dingtou.sort_values("date",ascending=True, inplace=True)
    dingtou["date"] = pd.to_datetime(dingtou["date"])
    dingtou_m = dingtou.groupby(pd.Grouper(key="date",freq='M'))
    dict2 = dingtou_m.head(1).set_index('date')['close'].to_dict()
    return dict2

month_firstday()