24、Pandas时间序列处理全解析

Pandas时间序列处理全解析

1. 时间序列基础

1.1 时间序列切片

在处理时间序列时，我们可以使用切片操作。可以传入字符串日期、datetime对象或时间戳。需要注意的是，这种切片方式会生成源时间序列的视图，就像对NumPy数组进行切片一样，不会复制数据，对切片的修改会反映在原始数据中。

例如：

import pandas as pd

# 示例时间序列
data = {
    '2011-01-08': -0.555730,
    '2011-01-10': 1.965781
}
ts = pd.Series(data)

# 使用truncate方法进行切片
truncated_ts = ts.truncate(after="2011-01-09")
print(truncated_ts)

对于DataFrame，同样可以在其行上进行索引操作。

dates = pd.date_range("2000-01-01", periods=100, freq="W-WED")
long_df = pd.DataFrame(np.random.standard_normal((100, 4)),
                       index=dates,
                       columns=["Colorado", "Texas",
                                "New York", "Ohio"])