Python 2.7 时间序列操纵

因此，我有一个数据帧，我将一个时间序列转储到其中索引是日期。我需要根据日期做计算

     XRT_Close
Date                 
2010-01-04      35.94
2010-01-05      36.17
2010-01-06      36.50
...
2015-02-07      36.60
2015-02-08      36.52 }

因为我有{

     XRT_Close
Date                 
2010-01-04      35.94
2010-01-05      36.17
2010-01-06      36.50
...
2015-02-07      36.60
2015-02-08      36.52 }

我将如何做，比如说…月初到月底的百分比变化？我将如何构建一个循环来循环整个月

     XRT_Close
Date                 
2010-01-04      35.94
2010-01-05      36.17
2010-01-06      36.50
...
2015-02-07      36.60
2015-02-08      36.52 }

---

任何帮助都会得到极大的感谢。谢谢。

首先创建年份和月份列：

     XRT_Close
Date                 
2010-01-04      35.94
2010-01-05      36.17
2010-01-06      36.50
...
2015-02-07      36.60
2015-02-08      36.52 }

df['year'] = [x.year for x in df.index]
df['month'] = [x.month for x in df.index]

由他们分组：

     XRT_Close
Date                 
2010-01-04      35.94
2010-01-05      36.17
2010-01-06      36.50
...
2015-02-07      36.60
2015-02-08      36.52 }

grouped = df.groupby(['year','month'])

定义要在组上运行的函数：

     XRT_Close
Date                 
2010-01-04      35.94
2010-01-05      36.17
2010-01-06      36.50
...
2015-02-07      36.60
2015-02-08      36.52 }

def PChange(df):
    begin = df['column_name'].iloc[0]
    end = df['column_name'].iloc[-1]
    return (end-begin)/(end+begin)*100

 grouped.apply(PChange)

将该功能应用于以下组：

     XRT_Close
Date                 
2010-01-04      35.94
2010-01-05      36.17
2010-01-06      36.50
...
2015-02-07      36.60
2015-02-08      36.52 }

def PChange(df):
    begin = df['column_name'].iloc[0]
    end = df['column_name'].iloc[-1]
    return (end-begin)/(end+begin)*100

 grouped.apply(PChange)

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让我知道它是否有效。

谢谢你的帮助。它给了我一种不同的思考方式来处理这些事情。但是索引被视为一个字符串，你会如何攻击它？我只是添加了：df['Date']=[pd.to_datetime（x）for x in df.Date]你认为这是最好的方法吗？

     XRT_Close
Date                 
2010-01-04      35.94
2010-01-05      36.17
2010-01-06      36.50
...
2015-02-07      36.60
2015-02-08      36.52 }