prices_df = pd.read_csv('SH_A_339.csv',parse_dates=['trade_date'])

在 Pandas 中，使用 `pd.read_csv()` 函数读取 CSV 文件时，可以使用 `parse_dates` 参数将指定的列解析为 Pandas 中的日期时间格式。

例如，你可以使用以下代码将名为 `SH_A_339.csv` 的 CSV 文件中的 `trade_date` 列解析为 Pandas 中的日期时间格式：

import pandas as pd

prices_df = pd.read_csv('SH_A_339.csv', parse_dates=['trade_date'])

在上面的代码中，我们使用 `pd.read_csv()` 函数读取名为 `SH_A_339.csv` 的 CSV 文件，并将 `parse_dates=['trade_date']` 参数传递给函数，以将 `trade_date` 列解析为 Pandas 中的日期时间格式。

需要注意的是，`parse_dates` 参数可以接受多个列名作为输入，以一次性将多个列解析为日期时间格式。如果你需要解析多个列，只需将列名作为列表传递给 `parse_dates` 参数即可。例如：

import pandas as pd

prices_df = pd.read_csv('SH_A_339.csv', parse_dates=['trade_date', 'other_date'])

在上面的代码中，我们将 `trade_date` 和 `other_date` 列都解析为日期时间格式。

相关问题

df = pd.read_csv('stock_comments_analyzed.csv', parse_dates=['created_time']) grouped = df['polarity'].groupby(df.created_time.dt.date) def BI_Simple_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() return (pos-neg)/(pos+neg) BI_Simple_index = grouped.apply(BI_Simple_func) def BI_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() bi = np.log(1.0 * (1+pos) / (1+neg)) return bi BI_index = grouped.apply(BI_func) sentiment_idx = pd.concat([BI_index.rename('BI'), BI_Simple_index.rename('BI_Simple')], axis=1) quotes = pd.read_csv('./data/sh000001.csv', parse_dates=['date']) quotes.set_index('date', inplace=True) sentiment_idx.index = pd.to_datetime(sentiment_idx.index) merged = pd.merge(sentiment_idx, quotes, how='left', left_index=True, right_index=True) merged.fillna(method='ffill', inplace=True) merged['BI_MA'] = merged['BI'].rolling(window=10, center=False).mean() merged['BI_Simple_MA'] = merged['BI_Simple'].rolling(window=10, center=False).mean() merged.to_csv('merged_sentiment_idx.csv')

这段代码是关于股票情绪指数的计算和处理，包括读取股票评论数据并按日期分组，定义了两个函数用于计算简单的情绪指数和 BI 指数，然后将这些指数与股票行情数据进行合并并计算移动平均数，最后将结果保存到 csv 文件中。其中，BI 指数是一种用于衡量市场情绪的指标，通过计算买方和卖方之间的力量平衡来反映市场的情绪状态。

data_frame = pd.read_csv(csv_path, sep=";", index_col=0, parse_dates=True, decimal=',')

这行代码使用 Pandas 库中的 read_csv 函数，从指定的 csv_path 文件中读取数据，并将其存储为一个名为 data_frame 的 Pandas 数据帧。其中，sep 参数指定了 csv 文件中的分隔符为分号 (;)，index_col 参数指定了数据帧中哪一列作为行索引，parse_dates 参数指定了需要解析为日期的列，decimal 参数指定了数据帧中浮点数的小数点符号为逗号 (',')。