Pandas时间特征重构:构建时间维度统计特征
时间序列数据分析中,经常需要对时间维度进行统计和分析。Pandas库提供了强大的时间序列处理功能,其中的resample
函数可以用于在不同的时间粒度下重新构建时间特征。本文将介绍如何使用Pandas库的resample
函数来构建不同粒度下的时间维度统计特征,并提供相应的源代码。
首先,我们需要导入Pandas库并读取时间序列数据。假设我们有一份包含日期和销售额的数据集,数据集的结构如下:
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
# 转换日期列为日期时间类型
data['date'