pandas获取月底最后一个交易日对应数据

最新推荐文章于 2025-03-19 13:01:41 发布
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分类专栏： pandas
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本文介绍了如何在Pandas中有效地获取数据框（DataFrame）中月底最后一个交易日的对应数据。通过检查日期索引（datetime类型）并利用条件筛选，可以获取到仅包含月底交易日的记录。此外，还分享了两种方法，来源于Stack Overflow讨论，分别是直接判断日期和利用TimeGrouper进行分组处理。

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先尝试了：
df.index是date，类型是datetime

df[df.index.day == df.index.days_in_month]

和

df[df.index == (df.index + pd.offsets.MonthEnd(0))
最低0.47元/天 解锁文章
Pandas获取DataFrame每月特定日期或最后一天对应行的代码（Python）
CodeHeroicX的博客
09-07 872
Pandas获取DataFrame每月特定日期或最后一天对应行的代码（Python）在数据处理和分析中，经常需要根据日期来进行筛选和操作数据。在使用Python的Pandas库时，我们可以利用其强大的功能来获取DataFrame中每月特定日期或最后一天对应的行。在本文中，我将详细介绍如何使用Pandas来实现这些功能，并提供相应的源代码示例。首先，我们需要确保已经安装了Pandas库。接下来，我们将使用Pandas的DataFrame来创建一个示例数据集。
pandas使用pd.offsets.BMonthEnd把dataframe数据中的时间数据列统一移动到所在月份上的月底、最后一天（正确获取月末业务、商业日期）
data+scenario+science+insight
09-17 582
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通过pandas查找股市交易日和节假日日期
laoliushequ的博客
05-22 2255
要找出2022和2023年中国股市交易日和节假日的日期，可以使用Python中的pandas和lunardate模块来实现。3. 创建一个空的DataFrame，用于存储日期和是否为交易日的信息。5. 筛选出交易日和非交易日的日期，并保存到两个DataFrame中。print('2022-2023中国股市交易日：')print('2022-2023中国股市节假日：')print('2022-2023中国股市交易日：')4. 遍历日期范围，判断每个日期是否为交易日。# 筛选出交易日和非交易日的日期。
pandas 获取一段时间内每个月的最后一个工作日和日历日
xiaoyurainzi的博客
11-09 579
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12_Pandas时序数据（下）
最新发布
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03-19 569
由于不同地区不同文化，工作日和休息时间不尽相同。# 定义放假日期# 自定义工作日中传入休假日期，一个正常星期工作的顺序# 偏移两个工作日，跳过了休假日# 输出时序及星期几BusinessHour表示开始和结束工作的小时时间，默认的工作时间是9:00 ~ 17:00，与时间相加超过一个小时会移到下一个小时，超过一天移动到下一个工作日# 增加一个工作小时# 偏移两个工作小时# 减去两个工作小时可以自定义开始和结束时间，格式必须是hour:minute，不支持秒# 11点开始上班。
mysql 获取每个月的最后一个交易日数据
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07-22 366
如何获取MySQL中每个月的最后一个交易日数据 作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白学习如何从MySQL数据库中获取每个月的最后一个交易日的数据。本文将通过一个简单的流程，逐步指导你完成这个任务。 步骤流程 首先，我们可以通过下面的表格来了解整个流程： 步骤 描述 1 确定交易日的日期格式 ...
利用pandas高效处理股票月收益率（每个月的最后一天不固定）
Alex抱着爆米花的博客
12-16 4765
月收益率 经过查询，月收益率=（这个月月末收盘价-上个月月末收盘价）/上个月月末收盘价 数据来源 网易财经-中兴通讯数据，比较全面并且支持下载历史数据 http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_000063.html?year=1997&season=4 问题是什么？ 由于要求月末数据，但是存在春节放假和2月底可能不是31和30号，然后每个月和年份比较多，因此采取python来解决问题！将其按照年-月进行分组，然后返回该分组的第一个值（即月末数据） 代码 "
如何获取每月第一个/最后一个交易日
weixin_44566452的博客
01-18 5596
思路是，获取指数的行情信息，然后利用如下代码进行判断： data['first'] = data['trade_date'].where(data['month'] != data.shift(1)['month'], np.nan) data['last'] = data['trade_date'].where(data['month'] != data.shift(-1)['month'], np.nan) 完整代码如下： 数据源我用的是wind，大家可以用tushare来替代，获取更简单一些.
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这十套练习，教你如何用Pandas做数据分析（09）
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探索Apple公司股价数据步骤1 导入必要的库。
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