「pandasで時系列データを扱う（pandas.Seriesとpandas.DataFrameを使って時系列データを扱う）１」の続き。全部で下記を実施予定。 １．時系列データとDatetimeIndex ２．指定した頻度の時系列データを作成する方法 ３．日付のoffsetsを使用して新しい日付…

話題は変わるが、「pandasによるStackingとUnstacking」の続き。時系列データについては、これまで以下で扱ったので重複する部分もあると思うが反復練習ということで気にしない。 ・Pythonでの時系列データの扱い１ 〜 文字列とdatetimeの変換 ・Pythonでの…

これ、以前に「Pythonでの時系列データの扱い７ 〜 まとめ（WEBからの株価データ取得、プロット、移動平均の作成）」で同様のことを実施して、yahoo financeやgoogleから株価データを取得した。実は１つだけ分からないことがあったけど、そのまま放置してい…

前回「Pythonでの時系列データの扱い３ 〜 時系列データの頻度設定」の続き。前回、次のようなコードで月の最終営業日を取得したが、祝日が考慮されていないことが判明した（当然だが・・・）。 #coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot …

前回「Pythonでの時系列データの扱い２ 〜 時系列データの作成および選択」の続き。特定間隔の時系列データを作成する方法を学ぶ。 #coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import datetime import dateutil…

「Pythonでの時系列データの扱い１ 〜 文字列とdatetimeの変換」の続き。◎pandas.Seriesによる時系列データの作成および操作pandas.Seriesのindexオプションに、datetime.datetimeで作成したdatetime型データのリストを指定して時系列データを作成すると、pa…

結局、次のように色々できる。 ほぼほぼ、単なる写経になってしまった。。。 #coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import datetime import dateutil #################### datetimeおよびdateutilを使っ…