网络安全最新Pandas库分析-时间序列的处理_pandas q-dec(1)，2024年最新被面试官问的网络安全-Framework难倒了

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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dtype=‘datetime64[ns]’, freq=‘M’)

“”"

period_rng = pd.period_range(‘2019/01/01’, freq=‘M’, periods=12)

print(f’month period_range()：\n{period_rng}')

“”"

period_range()：

PeriodIndex([‘2019-01’, ‘2019-02’, ‘2019-03’, ‘2019-04’, ‘2019-05’, ‘2019-06’,

‘2019-07’, ‘2019-08’, ‘2019-09’, ‘2019-10’, ‘2019-11’, ‘2019-12’],

dtype=‘period[M]’, freq=‘M’)

“”"

date_rng = pd.date_range(‘2019-01-01’, freq=‘W-SUN’, periods=12)

print(f’week date_range()：\n{date_rng}')

“”"

week date_range()：

DatetimeIndex([‘2019-01-06’, ‘2019-01-13’, ‘2019-01-20’, ‘2019-01-27’,

‘2019-02-03’, ‘2019-02-10’, ‘2019-02-17’, ‘2019-02-24’,

‘2019-03-03’, ‘2019-03-10’, ‘2019-03-17’, ‘2019-03-24’],

dtype=‘datetime64[ns]’, freq=‘W-SUN’)

“”"

period_rng=pd.period_range(‘2019-01-01’,freq=‘W-SUN’,periods=12)

print(f’week period_range()：\n{period_rng}')

“”"

week period_range()：

PeriodIndex([‘2018-12-31/2019-01-06’, ‘2019-01-07/2019-01-13’,

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‘2019-01-28/2019-02-03’, ‘2019-02-04/2019-02-10’,

‘2019-02-11/2019-02-17’, ‘2019-02-18/2019-02-24’,

‘2019-02-25/2019-03-03’, ‘2019-03-04/2019-03-10’,

‘2019-03-11/2019-03-17’, ‘2019-03-18/2019-03-24’],

dtype=‘period[W-SUN]’, freq=‘W-SUN’)

“”"

date_rng = pd.date_range(‘2019-01-01 00:00:00’, freq=‘H’, periods=12)

print(f’hour date_range()：\n{date_rng}')

“”"

hour date_range()：

DatetimeIndex([‘2019-01-01 00:00:00’, ‘2019-01-01 01:00:00’,

‘2019-01-01 02:00:00’, ‘2019-01-01 03:00:00’,

‘2019-01-01 04:00:00’, ‘2019-01-01 05:00:00’,

‘2019-01-01 06:00:00’, ‘2019-01-01 07:00:00’,

‘2019-01-01 08:00:00’, ‘2019-01-01 09:00:00’,

‘2019-01-01 10:00:00’, ‘2019-01-01 11:00:00’],

dtype=‘datetime64[ns]’, freq=‘H’)

“”"

period_rng=pd.period_range(‘2019-01-01 00:00:00’,freq=‘H’,periods=12)

print(f’hour period_range()：\n{period_rng}')

“”"

hour period_range()：

PeriodIndex([‘2019-01-01 00:00’, ‘2019-01-01 01:00’, ‘2019-01-01 02:00’,

‘2019-01-01 03:00’, ‘2019-01-01 04:00’, ‘2019-01-01 05:00’,

‘2019-01-01 06:00’, ‘2019-01-01 07:00’, ‘2019-01-01 08:00’,

‘2019-01-01 09:00’, ‘2019-01-01 10:00’, ‘2019-01-01 11:00’],

dtype=‘period[H]’, freq=‘H’)

“”"

2、生成Timestamp对象及转换

创建一个Timestamp时间戳对象有pd.Timestamp()方法和pd.to_datetime()方法。如下所示：

ts=pd.Timestamp(2019,1,1)

print(f’pd.Timestamp()-1：{ts}')

#pd.Timestamp()-1：2019-01-01 00:00:00

ts=pd.Timestamp(dt(2019,1,1,hour=0,minute=1,second=1))

print(f’pd.Timestamp()-2：{ts}')

#pd.Timestamp()-2：2019-01-01 00:01:01

ts=pd.Timestamp(“2019-1-1 0:1:1”)

print(f’pd.Timestamp()-3：{ts}')

#pd.Timestamp()-3：2019-01-01 00:01:01

print(f’pd.Timestamp()-type：{type(ts)}')

#pd.Timestamp()-type：<class ‘pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp’>

#dt=pd.to_datetime(2019,1,1) 不支持

dt=pd.to_datetime(dt(2019,1,1,hour=0,minute=1,second=1))

print(f’pd.to_datetime()-1：{dt}')

#pd.to_datetime()-1：2019-01-01 00:01:01

dt=pd.to_datetime(“2019-1-1 0:1:1”)

print(f’pd.to_datetime()-2：{dt}')

#pd.to_datetime()-2：2019-01-01 00:01:01

print(f’pd.to_datetime()-type：{type(dt)}')

#pd.to_datetime()-type：<class ‘pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp’>

#pd.to_datetime生成自定义时间序列

dtlist=pd.to_datetime([“2019-1-1 0:1:1”, “2019-3-1 0:1:1”])

print(f’pd.to_datetime()-list：{dtlist}')

#pd.to_datetime()-list：DatetimeIndex([‘2019-01-01 00:01:01’, ‘2019-03-01 00:01:01’], dtype=‘datetime64[ns]’, freq=None)

#时间戳转换为period月时期

pr = ts.to_period(‘M’)

print(f’ts.to_period()：{pr}')

#ts.to_period()：2019-01

print(f’pd.to_period()-type：{type(pr)}')

#pd.to_period()-type：<class ‘pandas._libs.tslibs.period.Period’>

3、生成period对象及转换

#定义时期period

per=pd.Period(‘2019’)

print(f’pd.Period()：{per}')

#pd.Period()：2019

per_del=pd.Period(‘2019’)-pd.Period(‘2018’)

print(f’2019和2018间隔{per_del}年’)#可以直接+、-整数（代表年）

#2019和2018间隔1年

#时期转换为时间戳

print(per.to_timestamp(how=‘end’))#2019-12-31 00:00:00

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