當我們將資料檔案匯入python以後，會發現python會自動給予每筆資料一個索引值，從0開始。而在處理金融數據資料時，時常都是時間序列資料的格式，因此，我們會希望讓索引值變成日期格式，這樣我們就可以透過這個索引，方便地查詢任一天的資料，或是取出任一區間的資料，儼然成為一個小小資料庫。
(一) 引入模組
這裡我們一樣會透過pandas套件進行資料處理。import pandas as pd
(二) 設定日期格式index
在讀入資料後，我們可以透過”.set_index()”來進行索引值的設定。而如果我們要將索引值設定成日期格式，則可以透過”pd.to_datetime()”來進行。一般來說，python可以很聰明的自動辨別出年月日，然而，有些時候會因日期跟月份相像而無法有效辨識。因此我們可以觀察資料日期格式的長相，透過”format=’%Y/%m/%d”來對年月日進行設定。
程式範例:df=pd.read_csv('00690.csv',encoding='big5')
df.set_index(pd.todatetime(df['Date'],format='%Y/%m/%d'),inplace=True)
(三) 資料查詢
當我們將index成功設定成日期格式後，我們就可以透過”.loc[‘日期’]”來進行資料查詢。
查詢某天資料:df.loc['2020-4-7']
查詢某段期間資料:df.loc['2020-4-7':'2020-5-10']
除了資料查詢方便外，將index設定成日期格式後，未來對於資料頻率的修改、星期幾或是確認交易日等等的功能使用上都會非常便利。
程式檔案，歡迎下載Github