作者barusu (巴巴魯斯)
看板Python
標題[問題] 金融數據處理 - 數字轉時間
時間Tue May 10 11:44:06 2022
各位先進大家好:
期交所提供的原始台指數據中的成交時間格式為int64
例如150000，該怎麼轉成15:00:00?
以下為我的代碼
方法1:
input:
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format = '%H%M%S')
output :
0 1900-01-01 15:00:00
1 1900-01-01 15:00:00
2 1900-01-01 15:00:00
3 1900-01-01 15:00:00
4 1900-01-01 15:00:00
前面多了1900-01-01
-------------------------------------------
方法2:
input:
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time']) #去掉format = '%H%M%S'
output:
0 1970-01-01 00:00:00.000150000
1 1970-01-01 00:00:00.000150000
2 1970-01-01 00:00:00.000150000
3 1970-01-01 00:00:00.000150000
4 1970-01-01 00:00:00.000150000
看起來離目標更遠了
大致上google了幾篇有關時間序列的文章，沒有類似的問題
請問有人知道問題出在哪嗎？
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.136.184.160 (臺灣)
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※ 編輯: barusu (220.136.184.160 臺灣), 05/10/2022 11:45:20
※ 編輯: barusu (220.136.184.160 臺灣), 05/10/2022 11:47:28
1F：推 lycantrope: 資料又沒提供年月日，電腦怎麼會知道年月日05/10 11:51
瞭解
2F：→ leolarrel: 把int64的值轉成字串,然後兩個兩個切割,不難吧05/10 12:03
如果與日期合併再轉就可以了，接下來再分割為兩個column
※ 編輯: barusu (220.136.184.160 臺灣), 05/10/2022 12:16:18
3F：→ lycantrope: pd.to_datetime會轉，不提供format預設是nanoseconds05/10 12:48
4F：→ lycantrope: 還是要提供正確的年月日後用datetime做索引，之後才方05/10 12:48
5F：→ lycantrope: 便用resample來分析時間序列05/10 12:49
感謝說明，先與日期合併，轉換格式，再分割就行了
※ 編輯: barusu (220.136.184.160 臺灣), 05/10/2022 13:00:20
6F：→ leolarrel: 日期函數運算很慢,格式化字串or f strings 運算較快 05/10 13:10
7F：推 lycantrope: 存字串，之後分析還是要轉時間格式吧 05/10 13:23