Pandas时间序列处理

将时序字符串转时间序列

df.time=pd.to_datetime

当我们把字符串转换成时间序列,并将其设置为索引后,就可以使用切片那获取任意时间段内的数据了

df.set_index('time',drop=True)

#按年来提数据 
print(df['2018'])
df['2018':'2021']
#按月来提数据
df['2018-01']
df['2018-01':'2018-05']
#按天来提出数据
df['2018-05-24':'2018-09-27']

时间序列聚合resample

pandas时间序列加减Timedelta

Timedelta对象有属性:weeks、days、seconds、milliseconds、microseconds和nanoseconds
当创建一个Timelta后就能对已经存在的时间序列进行加减操作了

td=pd.Timedelta(weeks=2,days=10,hours=12,minutes=2.4,seconds=10.3)
df.time[0]+td

时间点Timestamp

now=pd.Timestamp.now()

附录

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在这里插入图片描述

### Pandas时间序列数据的处理与分析 Pandas 是一种广泛应用于数据分析的强大工具,特别适合于处理时间序列数据。以下是有关如何利用 Pandas 进行时间序列数据处理和分析的关键方法。 #### 数据准备 在实际应用中,原始数据可能以多种格式存储,尤其是涉及时间的数据字段通常是以字符串形式存在。为了便于后续的操作,需将这些字符串转换为标准的时间戳对象。通过 `pd.to_datetime` 函数可实现这一目标[^3]: ```python import pandas as pd data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'], 'Value': [10, 20, 30]} df = pd.DataFrame(data) # 将字符串类型的日期列转换为 datetime 类型 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) # 设置索引为日期列以便更高效地操作时间序列数据 df.set_index('Date', inplace=True) print(df) ``` 上述代码展示了如何创建一个简单的 DataFrame 并将其日期列为索引。设置时间为索引有助于简化许多基于时间的操作。 #### 基本操作 一旦设置了时间作为索引,就可以执行各种基本操作来探索和管理时间序列数据。例如,可以通过切片访问特定时间段内的记录[^1]: ```python subset_df = df['2023-01-01':'2023-01-02'] print(subset_df) ``` 此代码片段演示了按日期范围筛选子集的功能。 #### 高级功能 除了基础操作外,Pandas 提供了许多高级特性支持复杂的时间序列分析任务。其中包括但不限于重采样 (Resampling),滚动窗口计算 (Rolling Window Calculations) 和时区处理等功能[^2]。 ##### 重采样 重采样的目的是改变观测频率,比如从每日汇总到每月平均值: ```python monthly_avg = df.resample('M').mean() print(monthly_avg) ``` 这里使用了 `'M'` 参数表示月末频率进行聚合运算。 ##### 滚动窗口统计量 对于滑动窗口上的统计数据计算也很常见,在金融领域尤为如此: ```python rolling_mean = df.rolling(window=2).mean() print(rolling_mean) ``` 这段脚本定义了一个大小为两个周期的移动窗口并求其均值。 ##### 时区本地化与时区转换 当涉及到跨区域或者全球分布的数据源时,考虑及时调整至统一标准就显得尤为重要: ```python df.index = df.index.tz_localize('UTC') # 添加 UTC 时区信息 converted_tz = df.index.tz_convert('US/Eastern') # 转换为东部时间 print(converted_tz) ``` 以上例子说明了怎样给无时区标记的时间添加默认时区以及切换成其他指定地区对应的时区。 --- ### 总结 综上所述,借助 Pandas 库能够便捷而有效地完成各类时间序列相关的工作流程,无论是初步清洗还是深入挖掘都有相应的解决方案可供选用[^2]。
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