如何从"pandas.core.series.Series“中提取日期？

Question

我很难从"pandas.core.series.Series“中提取日期列。

这是我的代码：

import yfinance as yf
msft = yf.Ticker("GOOG")
print(msft.history(period = "max"))

输出：

               Open     High      Low  ...     Volume  Dividends  Stock Splits
Date                                   ...                                    
2004-08-19    49.81    51.84    47.80  ...   44871300          0           0.0
2004-08-20    50.32    54.34    50.06  ...   22942800          0           0.0
2004-08-23    55.17    56.53    54.32  ...   18342800          0           0.0
2004-08-24    55.41    55.59    51.59  ...   15319700          0           0.0
2004-08-25    52.28    53.80    51.75  ...    9232100          0           0.0
...             ...      ...      ...  ...        ...        ...           ...
2019-10-28  1275.45  1299.31  1272.54  ...    2613200          0           0.0
2019-10-29  1276.23  1281.59  1257.21  ...    1869200          0           0.0
2019-10-30  1252.97  1269.36  1252.00  ...    1407700          0           0.0
2019-10-31  1261.28  1267.67  1250.84  ...  145470000          0           0.0
2019-11-01  1265.00  1274.62  1260.50  ...    1669400          0           0.0

我想取得以下结果：

Date                                 
2004-08-19
2004-08-20
2004-08-23
2004-08-24
2004-08-25
2019-10-28
2019-10-29
2019-10-30
2019-10-31
2019-11-01

我尝试过研究并发现了一些想法：

pandas.Series.str.extract

发现了一个类似的问题

Extract date from pandas.core.series.Series in pandas dataframe columns

但是作为一个初学者，我仍然不理解那些应该解决的问题。

Answer 1

如果首先将完整的历史记录保存为dataframe，则可以将索引提取到新的dataframe：

import yfinance as yf
import pandas as pd 
msft = yf.Ticker("GOOG")
df1 = msft.history(period="max")
print(df1)

这将输出与您的示例相同的结果，但现在保存在dataframe中。下一步：

date = pd.DataFrame(columns=['date'])
date['date'] = df1.index.copy()
date

输出：

日期0 2004-08-19 1 2004-08-20 2 2004-08-23 3 2004-08-24 4 2004-08-25 . 3824 2019-28 3825 2019-10-29 3826 2019-10-30 3827 2019-10-31 3828 2019-11-01