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课程介绍
在本课程中，您将学习时间序列数据处理的基础。时间序列数据是按日期或时间顺序建立索引的数据。您将学习如何使用 pandas 内置的方法来处理这种索引。您还将学习如何对时间序列进行重采样以改变频率。课程还会向您展示如何为时间序列计算滚动值和累计值。最后，您将运用这些新技能，基于真实股票数据构建一个按市值加权的股票指数。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
在 pandas 中处理时间序列
本章将为您打下基础，利用 pandas 表示日期的方式所提供的强大时间序列功能，尤其是 DateTimeIndex。您将学习如何创建和操作日期信息与时间序列，以及如何使用具备时间感知的 DataFrame 进行计算，从而在时间上平移数据或计算特定区间的收益。
2
基础时间序列度量与重采样
本章将更深入地讲解通过 pandas 的 DateTimeIndex 提供的关键时间序列功能。内容包括重采样，以及如何通过将起点标准化来比较不同的时间序列。
3
窗口函数：滚动与扩展度量
本章将向您展示如何使用窗口函数，针对滚动窗口与扩展窗口计算时间序列度量。
4
综合运用：构建市值加权指数
本章将综合运用前面所学，教您如何创建一个市值加权指数。该指数使用证券交易所上市信息中的市值数据来计算权重，并结合 2016 年的股价数据。随后将把指数表现与基准进行比较，以评估您创建的指数的表现。
Python 中的时间序列数据处理
课程完成
