Pythonで株価データを取得し、Matplotlibで可視化する。 - Fire Engine
はじめに 株価データは、代表的な時系列データの一つですが、Pythonはこの時系列データを取り扱うのを非常に得意としています。特に、Pythonライブラリの一つであるpandasはもともと金融データを扱うために開発されたため、時系列データの分析に強力な機能を数多く備えています。 今回やることは非常にシンプルで、下記の２点だけです。（すべてIPython Notebook上で行っています。） １. Google Financeからトヨタの株価データを取得する。 ２. 取得した株価データを時系列データとしてプロットする。 株価データの取得 まず始めに、下記のように必要となるライブラリをインポートします。 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np import matplotlib.py
Python pandas で日時関連のデータ操作をカンタンに - StatsFragments
概要 Python で日時/タイムスタンプ関連の操作をする場合は dateutil や arrow を使っている人が多いと思うが、 pandas でもそういった処理がわかりやすく書けるよ、という話。 pandas の本領は多次元データの蓄積/変形/集約処理にあるが、日時操作に関連した強力なメソッド / ユーティリティもいくつか持っている。今回は それらを使って日時操作を簡単に行う方法を書いてく。ということで DataFrame も Series もでてこない pandas 記事のはじまり。 ※ ここでいう "日時/タイムスタンプ関連の操作" は文字列パース、日時加算/減算、タイムゾーン設定、条件に合致する日時のリスト生成などを想定。時系列補間/リサンプリングなんかはまた膨大になるので別途。 インストール 以下サンプルには 0.15での追加機能も含まれるため、0.15 以降が必要。 pip
Pythonで文字列 <-> 日付(date, datetime) の変換 - Qiita
from datetime import datetime as dt tstr = '2012-12-29 13:49:37' tdatetime = dt.strptime(tstr, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') strptimeの第二引数は第一引数のフォーマットを渡す。 例えば、 tstr = '2012/12/29 13:49:37'だった場合、 dt.strptime(tstr, '%Y/%m/%d %H:%M:%S') 文字列から日付(date) import datetime tstr = '2012-12-29 13:49:37' tdatetime = datetime.datetime.strptime(tstr, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') tdate = datetime.date(tdatetime.year, tdatetime.mo
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