
338
3
부
금융 데이터 과학
9.4.3
데이터 읽기
TsTables
로 데이터를 읽는 것은 하드웨어 성능에 의존하기는 하지만 아주 빠르다. 데이터를
메모리에 올리는 것도 마찬가지다. 편리하게도
TsTables
는
DataFrame
객체를 반환한다(그
림
9
-
8
).
In [223]: read_start_dt = dt.datetime(2019, 2, 1, 0, 0)
➊
read_end_dt = dt.datetime(2019, 2, 5, 23, 59)
➋
In [224]: %time rows = ts.read_range(read_start_dt, read_end_dt)
➌
CPU times: user 182 ms, sys: 73.5 ms, total: 255 ms
Wall time: 163 ms
In [225]: rows.info()
➍
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 431941 entries, 2019-02-01 00:00:00 to 2019-02-05
23:59:00
Data columns (total 3 columns):
ts1 431941 non-null float64
ts2 431941 non-null float64
ts3 431941 non-null float64
dtypes: float64(3) ...