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주가 자료는 날짜,시가, 고가, 저가 종가, 거래량으로 정리됩니다. 이러한 기본자료로 부터 원하는 부분을 추출하기 위해 자료의 형태를 수정하여야 할 경우가 있는데 그러한 수정에 필요한 함수들을 작성해 보면 다음과 같습니다. 우선 날짜를 기준으로 구분하기 위해서는 날짜의 형식을 연산이 가능한 형태로 변경해 주어야 합니다. python에서 엑셀등으로 부터 자료를 호출할 경우 날짜로 된 인덱스는 문자형인 경우가 많으므로 이를 pd.Timestamp로 변경하여 연산이 가능하도록 합니다. 다음은 엑셀로 부터 호출한 kospi 자료의 날짜 인덱스의 변경 예입니다. >>> kos_day=[pd.Timestamp(i) for i in kos.index] >>> kos.index = kos_day 이러한 변화에 의해 다음과 같이 날짜에 대한 연산이 가능해 집니다. >>> kos.iloc[kos.index<pd.Timestamp(2011,1,1),:] Out[ 22 ]: Open High Low Close Volume 2010-01-04 1681.71 1696.14 1681.71 1696.14 295646000 2010-01-05 1701.62 1702.39 1686.45 1690.62 407629000 2010-01-06 1697.88 1706.89 1696.10 1705.32 425407000 2010-01-07 1702.92 1707.90 1683.45 1683.45 461562000 2010-01-08 1694.06 1695.26 1668.84 1695.26 379138000 2010-01-11 1700.79 1705.73 1694.12 1694.12 405115000 2010-01-12 1695.83 1701.16 1683.29 1698.64 382863000 2010-01-13 1683.