1. R语言中使用as.Date想转变日期的形式 as.Date（x,format ("%Y%d%m")
在我们日常所遇到的数据分析任务中，会遇到很多与日期时间挂钩的数据，比如本月每日的销售额和网页一天内每个时间节点的点击量。这类型的数据大多数为时间序列，而时间序列分析在日常中也是很常见的。现在我们先来聊一下R语言中关于日期时间的处理，之后有时间的话就学习一些有关时间序列分析的方法。
一、日期函数as.Date()函数
R中自带的函数as.Date首先和大家介绍一下它的日常用法，第一个就是我们使用as.Date来返回日期数据形式，且默认的格式为年-月-日，format参数用于识别输入的日期按照那种数据逻辑输入，比如下面数据是以"*年*月*日"的逻辑输入：
> as.Date("2019年9月28日", format = "%Y年%m月%d日")
[1] "2019-09-28"
其中我们看到上面%Y等等的字符，其实是日期格式的一种字符形式，常用的格式如下：
第二个用法就是我们给定起点日期，再输入延后天数，就可以输出对应的日期：
> as.Date(31,origin ='2019-01-01')
[1] "2019-02-01"
二、时间函数POSIXct与POSIXlt
(1).POSIXIt主要特点：作用是打散时间，把时间分成年、月、日、时、分、秒，并进行存储我们可以结合unclass()函数，从而提取日期时间信息。比如：
> unclass(as.POSIXlt('2018-9-7 8:12:23'))
$sec
[1] 23
$min
[1] 12
$hour
[1] 8
$mday
[1] 7
$mon
[1] 8
$year
[1] 118
$wday
[1] 5
$yday
[1] 249
$isdst
[1] 0
$zone
[1] "CST"
$gmtoff
[1] NA
我们输入带时间的日期数据，利用unclass和as.POSIXlt函数就可以返回秒、分、时、日、该年已过月数、已过年数(从1900起)、星期几、该天对应该年的第几天，时区等等。
(2).POSIXct 是以1970年1月1号8点开始的以秒进行存储，如果是负数，则是之前的日期时间；正数则是之后，比如：
> unclass(as.POSIXct('1970-1-1 8:00:20'))
[1] 20
attr(,"tzone")
[1] ""
三、日期时间的运算
(1).日期相减，得到相差的天数
> as.Date("2019-10-01") - as.Date('2019-9-26')
Time difference of 5 days
(2).带时间的日期相减，得到相差数(可以指定units参数为"secs","mins","hours","days")
> difftime('2019-10-1 10:00:00',"2019-10-1 6:00:00",units="hours")
Time difference of 4 hours
2. 如何在r语言中抓取股票数据并分析论文
用quantomd包
然后getsymbols函数
分析论文 要看你研究方向
如果是看影响因素 一般回归就行
如果看股票波动和预测 可能需要时间序列
3. 如何用R语言的quantmod包获取一系列股票的历史日线数据
我举个例子供你参考：
> install.packages('quantmod') # 安装安装quantmod包
> require(quantmod)#引用quantmod包
> getSymbols("GOOG",src="yahoo",from="2013-01-01", to='2013-04-24') #从雅虎财经获取google的股票数据
> chartSeries(GOOG,up.col='red',dn.col='green') #显示K线图
4. 如何用R语言提取股票行情数据
最上边一行菜单栏倒数第二个“高级”-“关联任务定义”-选取最右边从上到下第二个按钮，找到2009年决算任务安装路径-确定。 然后 最上边一行菜单栏正数第二个“录入”-“上年数据提取”即可 提取完了，注意修改与去年不同的科目代码！
5. R语言quantmod包下载的股票数据中如何确定某一数据的日期
筛选到这个行，然后输出
6. 如何编程从免费股票软件中提取实时数据
自己写程序的话，一种方法是从已提供的信息源，例如webservice获取数据。还有种办法就是去连接提供即时信息的网页硬解析。
代码举例如下：
Created on Thu Jul 23 09:17:27 2015
@author: jet
"""
DAY_PRICE_COLS = ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20', 'turnover']
DAY_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/%s/?code=%s&type=last'
INDEX_KEY = ['SH', 'SZ', 'HS300', 'SZ50', 'GEB', 'SMEB']
INDEX_LIST = {'SH': 'sh000001', 'SZ': 'sz399001', 'HS300': 'sz399300',
'SZ50': 'sh000016', 'GEB': 'sz399006', 'SMEB': 'sz399005'}
INDEX_DAY_PRICE_COLS= ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20']
K_TYPE_KEY = ['D', 'W', 'M']
K_TYPE_MIN_KEY = ['5', '15', '30', '60']
K_TYPE = {'D': 'akdaily', 'W': 'akweekly', 'M': 'akmonthly'}
MIN_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/akmin?scode=%s&type=%s'
PAGE_TYPE = {'http': 'http://', 'ftp': 'ftp://'}
PAGE_DOMAIN = {'sina': 'sina.com.cn', 'ifeng': 'ifeng.com'}
URL_ERROR_MSG = '获取失败，请检查网络状态，或者API端口URL已经不匹配！'
get_hist_data.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 23 09:15:40 2015
@author: jet
"""
import const as ct
import pandas as pd
import json
from urllib2 import urlopen,Request
def get_hist_data(code = None, start = None, end = None, ktype = 'D'):
"""
功能:
获取个股历史交易数据
--------
输入:
--------
code:string
股票代码 比如:601989
start:string
开始日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到API所提供的最早日期数据
end:string
结束日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到最近一个交易日数据
ktype:string(default=D, 函数内部自动统一为大写)
数据类型 D=日K线，W=周K线，M=月K线，5=5分钟，15=15分钟
30=30分钟，60=60分钟
输出:
--------
DataFrame
date 日期
open 开盘价
high 最高价
close 收盘价
low 最低价
chg 涨跌额
p_chg 涨跌幅
ma5 5日均价
ma10 10日均价
ma20 20日均价
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover换手率(指数无此项)
"""
code = code_to_APIcode(code.upper())
ktype = ktype.upper()
url = ''
url = get_url(ktype, code)
print(url)
js = json.loads(ping_API(url))
cols = []
if len(js['record'][0]) == 14:
cols = ct.INDEX_DAY_PRICE_COLS
else:
cols = ct.DAY_PRICE_COLS
df = pd.DataFrame(js['record'], columns=cols)
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
df = df.applymap(lambda x:x.replace(u',', u''))
for col in cols[1:]:
df[col]=df[col].astype(float)
if start is not None:
df = df [df.date >= start]
if end is not None:
df = df[df.date <= end]
df = df.set_index('date')
return df
def code_to_APIcode(code):
"""
功能：
验证输入的股票代码是否正确，若正确则返回API对应使用的股票代码
"""
print(code)
if code in ct.INDEX_KEY:
return ct.INDEX_LIST[code]
else:
if len(code) != 6:
raise IOError('code input error!')
else:
return 'sh%s'%code if code[:1] in ['5', '6'] else 'sz%s'%code
def get_url(ktype, code):
"""
功能：
验证输入的K线类型是否正确，若正确则返回url
"""
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
url = ct.DAY_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
ct.K_TYPE[ktype], code)
return url
elif ktype in ct.K_TYPE_MIN_KEY:
url = ct.MIN_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
code, ktype)
return url
else:
raise IOError('ktype input error!')
def ping_API(url):
"""
功能：
向API发送数据请求，若链接正常返回数据
"""
text = ''
try:
req = Request(url)
text = urlopen(req,timeout=10).read()
if len(text) < 15:
raise IOError('no data!')
except Exception as e:
print(e)
else:
return text
#测试入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))
7. 怎样用python提取不同股票csv里特定时间段的数据
用pandas库，
import pandas as pd
data = pd.read_csv('train.csv')
train_data = data.values[0:TRAIN_NUM,1:]
train_label = data.values[0:TRAIN_NUM,0]
study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1000035
机器学习正好讲了这个手写识别的例子！
8. 如何编程从免费股票软件中提取实时数据
自己写程序的话，一种方法是从已提供的信息源，例如webservice获取数据。还有种办法就是去连接提供即时信息的网页硬解析。
代码举例如下：
Created on Thu Jul 23 09:17:27 2015
@author: jet
"""
DAY_PRICE_COLS = ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20', 'turnover']
DAY_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/%s/?code=%s&type=last'
INDEX_KEY = ['SH', 'SZ', 'HS300', 'SZ50', 'GEB', 'SMEB']
INDEX_LIST = {'SH': 'sh000001', 'SZ': 'sz399001', 'HS300': 'sz399300',
'SZ50': 'sh000016', 'GEB': 'sz399006', 'SMEB': 'sz399005'}
INDEX_DAY_PRICE_COLS= ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20']
K_TYPE_KEY = ['D', 'W', 'M']
K_TYPE_MIN_KEY = ['5', '15', '30', '60']
K_TYPE = {'D': 'akdaily', 'W': 'akweekly', 'M': 'akmonthly'}
MIN_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/akmin?scode=%s&type=%s'
PAGE_TYPE = {'http': 'http://', 'ftp': 'ftp://'}
PAGE_DOMAIN = {'sina': 'sina.com.cn', 'ifeng': 'ifeng.com'}
URL_ERROR_MSG = '获取失败，请检查网络状态，或者API端口URL已经不匹配！'
get_hist_data.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 23 09:15:40 2015
@author: jet
"""
import const as ct
import pandas as pd
import json
from urllib2 import urlopen,Request
def get_hist_data(code = None, start = None, end = None, ktype = 'D'):
"""
功能:
获取个股历史交易数据
--------
输入:
--------
code:string
股票代码 比如:601989
start:string
开始日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到API所提供的最早日期数据
end:string
结束日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到最近一个交易日数据
ktype:string(default=D, 函数内部自动统一为大写)
数据类型 D=日K线，W=周K线，M=月K线，5=5分钟，15=15分钟
30=30分钟，60=60分钟
输出:
--------
DataFrame
date 日期
open 开盘价
high 最高价
close 收盘价
low 最低价
chg 涨跌额
p_chg 涨跌幅
ma5 5日均价
ma10 10日均价
ma20 20日均价
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover换手率(指数无此项)
"""
code = code_to_APIcode(code.upper())
ktype = ktype.upper()
url = ''
url = get_url(ktype, code)
print(url)
js = json.loads(ping_API(url))
cols = []
if len(js['record'][0]) == 14:
cols = ct.INDEX_DAY_PRICE_COLS
else:
cols = ct.DAY_PRICE_COLS
df = pd.DataFrame(js['record'], columns=cols)
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
df = df.applymap(lambda x:x.replace(u',', u''))
for col in cols[1:]:
df[col]=df[col].astype(float)
if start is not None:
df = df [df.date >= start]
if end is not None:
df = df[df.date <= end]
df = df.set_index('date')
return df
def code_to_APIcode(code):
"""
功能：
验证输入的股票代码是否正确，若正确则返回API对应使用的股票代码
"""
print(code)
if code in ct.INDEX_KEY:
return ct.INDEX_LIST[code]
else:
if len(code) != 6:
raise IOError('code input error!')
else:
return 'sh%s'%code if code[:1] in ['5', '6'] else 'sz%s'%code
def get_url(ktype, code):
"""
功能：
验证输入的K线类型是否正确，若正确则返回url
"""
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
url = ct.DAY_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
ct.K_TYPE[ktype], code)
return url
elif ktype in ct.K_TYPE_MIN_KEY:
url = ct.MIN_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
code, ktype)
return url
else:
raise IOError('ktype input error!')
def ping_API(url):
"""
功能：
向API发送数据请求，若链接正常返回数据
"""
text = ''
try:
req = Request(url)
text = urlopen(req,timeout=10).read()
if len(text) < 15:
raise IOError('no data!')
except Exception as e:
print(e)
else:
return text
#测试入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))
9. 如何用R语言在数据中提取指定列数据，并且形成一个新的数据表
1、分析数据表：通过浏览“入库明细”表，我们可能看到入库明细表中，作为提取记录的条件零件号在A列。
需要提取的记录，入库日期在H列、入库单号在O列、最后生产批号在L列、入库前库存数在Q列。为DC000496ZL的记录有5条（截图中的4条是指上面有4条）。
2、列出提取条件及项目：在sheet1中，将A列放置提取条件（即零件号）。在B、C、D、E列分别写上提取项目名称：入库日期、入库单号、最后生产批号、入库前库存数。
3、写公式：在最后入库日期项目下B2中输入公式：=MAX((入库明细!$A$2:$A$26=$A2)*(入库明细!$H$2:$H$26))，这是一个数组公式，请用三键确认（ctrl+shift+enter)。
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10. 怎样用r语言 分时间段 取数据
方法
1
不管是读取数据还是写入，R都是在工作路径中完成的。所以首先我们要知道我们的R所在的工作路径是在哪里。使用getwd()函数来获取我们的工作路径。
2
下面查看工作路径里面有哪些文件，使用dir()函数
3
如果你所想导入的数据并不在你当前的工作路径中，有两种方法可以解决。第一种就是把数据文件放到工作路径中，第二种方法就是更改工作路径。更改