# 라이브러리 불러오기
import pandas as pd
# read_csv() 함수로 파일 읽어와서 df로 변환
df = pd.read_csv('stock-data.csv')
# 문자열인 날짜 데이터를 판다스 Timestamp로 변환
df['new_Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) # 새로운 열에 추가
df.set_index('new_Date', inplace=True) # 행 인덱스로 지정
print(df.head())
print('\n')
print(df.index)
print('\n')
# 날짜 인덱스를 이용하여 데이터 선택하기
df_y = df['2018']
print(df_y.head())
print('\n')
df_ym = df.loc['2018-07'] # loc 인덱서 활용
print(df_ym)
print('\n')
df_ym_cols = df.loc['2018-07', 'Start':'High'] # 열 범위 슬라이싱
print(df_ym_cols)
print('\n')
df_ymd = df['2018-07-02']
print(df_ymd)
print('\n')
df_ymd_range = df['2018-06-25':'2018-06-20'] # 날짜 범위 지정
print(df_ymd_range)
print('\n')
# 시간 간격 계산. 최근 180일 ~ 189일 사이의 값들만 선택하기
today = pd.to_datetime('2018-12-25') # 기준일 생성
df['time_delta'] = today - df.index # 날짜 차이 계산
df.set_index('time_delta', inplace=True) # 행 인덱스로 지정
df_180 = df['180 days':'189 days']
print(df_180)