在对数据进行分析的过程中，发现Python对时间数据处理比较费劲。

比如有一个数据集保留了股票的交易日期、开盘价、收盘价，怎么计算当天股价相较上一天是上涨了还是下跌了？上涨和下跌的幅度又是多少？

本节跟大家分享这个具体案例。

本文目录

读取数据文件

将日期列设置为数据框索引

计算股票每天相较于前一天的波动情况

1 读取数据文件

首先设置文件的存放目录，读取股票数据。

import osimport pandas as pd
os.chdir(r'F:\公众号\6.学习python')   #设置成存放数据文件夹路径date = pd.read_csv("股票数据.csv", encoding = 'GBK')    #读取数据

注：如需文中数据进行练习，可到公众号中回复“股票数据波动”即可免费获取。

由于文件标题是中文，直接读取会报错，所以加了encoding编码申明。一般encoding设置成GBK、utf-8、GB2312即可满足读取需求。

打印date前5行结果如下：

2 将日期列设置为数据框索引

接着把数据框中的日期设置为索引，并把索引中的日期转成时间格式。方便后续根据日期计算波动情况。

date = date.set_index('日期')            #把日期列设置为索引date.index = pd.to_datetime(date.index)  #把索引中的日期转成时间格式date.head(5)

得到结果如下：

3 计算股票每天相较于前一天的波动情况

最后，来看下每天相较于前一天股价的波动情况。为了计算股票波动值，先来介绍shift函数。

这个函数可以把数据框去掉最后一行，再把数据框整体往后移一行，空出来的第一行用NaN填充。

date.head(5).shift(1)

得到结果如下：

接着计算后一天收盘价减去前一天收盘价，并把结果保存到原始数据中去，具体代码如下：

date['每日相较前一天波动'] = (date['收盘价'].shift(1) - date['收盘价']).shift(-1)    #计算后一天收盘价减去前一天收盘价date.head(5)

得到结果如下：

至此，在python中计算每天股票波动情况已介绍完毕，大家可以动手练习一下

。

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Python处理时间数据——每天股票涨了多少？