Python3如何使用pandas从股票数据框中检索特定日期

Question

我想检索特定日期的金额，以查看该股票所提供的财富

从我迄今为止所做的工作来看：

输入

initial_amount = 10000
amount_A = []

for numbers in A['Return_A']:
    amount_A.append(initial_amount * (1 + numbers))

df = pd.DataFrame({'Stock Price A': A['Adj Close'],
                   'Stock Returns A': A['Return_A'],
                   'Amount': amount_A
                  })

df['Amount'] = df['Stock Returns A'].add(1).fillna(1).cumprod()*initial_amount

print(df.head())

输出

             Stock Price A  Stock Returns A           Amount
Date                                                   
2018-12-31      161.670441            NaN       10000.000000
2019-01-02      166.490067       0.029811       10298.114228
2019-01-03      164.051193      -0.014649       10147.259607
2019-01-04      169.412827       0.032683       10478.899286
2019-01-07      170.351578       0.005541       10536.965017

如果您查看“金额”列，初始金额为10000美元

日期范围为2018年12月31日至2019年12月31日

如何从特定日期检索“金额”的值，例如；例如：

2019年3月5日、2019年6月17日、2019年9月22日

我希望输出如下所示：

Date         Amount
2019-01-07 10536.97

请帮忙

Answer 1

尝试此操作以显示所需的输出：

df[df['Date']=='2019-01-07'][['Date','Amount']]

如果日期在索引中，请尝试以下操作：

df[df.index=='2019-01-07'][['Amount']]

要将数字四舍五入到最接近的美元：

df['Amount'] = round(df['Amount'])