「メモ」pandas：日時でｄｆ

カレンダー的データフレームの作製

日付別に日足の経年のデータをまとめる。

sample.py

import pandas as pd
import datetime

day_df = pd.read_pickle("C:/Users/aaaa/Desktop/USDJPY_M1/USDJPY_D1.pickle")

x=pd.DataFrame(columns=['A','B'])#Aに日付、Bに値を入れる予定
for a in range(1,13):
    if a==(1|3|5|7|8|10|12):#3131日月
        for b in range(1,32):
            f = day_df[(day_df.index.month==a) & (day_df.index.day==b)]
            g = f['close']-f['open']
            h= g[g>0].size/g.size
            tmp_se = pd.Series( [ datetime.datetime(2024,a,b),h ], index=x.columns )
            x = x.append(tmp_se, ignore_index=True)
    elif a ==2:#2月は今回は28日とした
        for b in range(1,29):
            f = day_df[(day_df.index.month==a) & (day_df.index.day==b)]
            g = f['close']-f['open']
            h= g[g>0].size/g.size
            tmp_se = pd.Series( [ datetime.datetime(2024,a,b),h ], index=x.columns )
            x = x.append(tmp_se, ignore_index=True)
    else:
        for b in range(1,31):#30日月
            f = day_df[(day_df.index.month==a) & (day_df.index.day==b)]
            g = f['close']-f['open']
            h= g[g>0].size/g.size
            tmp_se = pd.Series( [ datetime.datetime(2024,a,b),h ], index=x.columns )
            x = x.append(tmp_se, ignore_index=True)
x=x.set_index('A')

未達成なこと

今回はカレンダ―作成に年のデータが必要だったので2024年を適当に取ったがこれをなくしたい。クラスを作るか2次元配列で表すのが早そう。ただそうすると日時計算はできなくなるのが難点。まあいらないかな・・・

参考

Pythonのdatetimeで日付や時間と文字列を変換（strftime, strptime）
Python pandas で動的に行を追加するTips（プログラマ向け）)