Pandas数据处理与分析实战:Pandas时间序列数据处理入门-优快云博客

时间序列数据处理：掌握Pandas的高效工具

学习目标

通过本课程的学习，学员将掌握使用Pandas处理时间序列数据的基本技能，包括日期时间的解析、数据的重采样以及滚动窗口计算等高级操作。这些技能将帮助学员在数据分析项目中更加高效地处理时间相关的数据。

学习内容

1 Pandas时间序列数据处理

1.1 日期时间的解析与格式化

在处理时间序列数据时，正确解析和格式化日期时间是至关重要的第一步。Pandas提供了强大的功能来处理各种日期时间格式，使得数据准备过程更加高效和准确。

1.1.1 日期时间的解析

Pandas中的pd.to_datetime()函数可以将字符串转换为日期时间格式。这个函数非常灵活，可以自动识别多种日期时间格式，也可以通过参数指定特定的格式。

import pandas as pd

# 示例数据
date_strings = ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03']

# 转换为日期时间格式
dates = pd.to_datetime(date_strings)
print(dates)

1.1.2 日期时间的格式化

在某些情况下可能需要将日期时间格式化为特定的字符串格式。Pandas提供了dt.strftime()方法来实现这一功能。

import pandas as pd
# 示例数据
date_strings = ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03']
# 转换为日期时间格式
dates = pd.to_datetime(date_strings)
# 格式化日期时间
formatted_dates = dates.strftime('%Y-%m-%d')
print(formatted_dates)

1.1.3 日期时间的属性

Pandas的日期时间对象还提供了许多有用的属性，如年、月、日、小时等，这些属性可以直接访问。

import pandas as pd
# 示例数据
date_strings = ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03']
# 转换为日期时间格式
dates = pd.to_datetime(date_strings)
# 访问日期时间的属性
years = dates.year
months = dates.month
days = dates.day

print(f"Years: {years}")
print(f"Months: {months}")
print(f"Days: {days}")

1.2 数据的重采样

重采样是时间序列数据处理中常见的操作，用于将数据从一个频率转换为另一个频率。Pandas提供了resample()方法来实现这一功能，可以用于聚合数据、计算统计量等。

1.2.1 重采样的基本用法

假设有一个包含每小时数据的DataFrame，希望将其重采样为每天的数据。

import pandas as pd
# 创建一个包含每小时数据的DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
    'timestamp': pd.date_range('2023-01-01', periods=12, freq='H')
})
data.set_index('timestamp', inplace=True)

# 重采样为每天的数据
daily_data = data.resample('D').sum()
print(daily_data)

1.2.2 重采样的聚合方法

resample()方法支持多种聚合方法，如sum()、mean()、max()等，可以根据需要选择合适的聚合方法。

import pandas as pd
# 创建一个包含每小时数据的DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
    'timestamp': pd.date_range('2023-01-01', periods=12, freq='H')
})
# 重采样为每天的数据，并计算平均值
daily_mean = data.resample('D').mean()
print(daily_mean)

1.2.3 重采样的插值

在某些情况下，可能需要在重采样时进行插值，以填补缺失的数据点。Pandas提供了interpolate()方法来实现这一功能。

import pandas as pd
# 创建一个包含每小时数据的DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
    'timestamp': pd.date_range('2023-01-01', periods=12, freq='H')
})
# 重采样为每小时的数据，并进行线性插值
hourly_data = data.resample('H').interpolate()
print(hourly_data)

1.3 滚动窗口计算

滚动窗口计算是时间序列数据处理中的另一个重要操作，用于计算某个时间窗口内的统计量。Pandas提供了rolling()方法来实现这一功能，可以用于计算移动平均、移动标准差等。

1.3.1 滚动窗口的基本用法

假设有一个包含每小时数据的DataFrame，希望计算每3小时的移动平均值。

import pandas as pd
# 创建一个包含每小时数据的DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
    'timestamp': pd.date_range('2023-01-01', periods=12, freq='H')
})
data.set_index('timestamp', inplace=True)

# 计算每3小时的移动平均值
rolling_mean = data.rolling(window=3).mean()
print(rolling_mean)

1.3.2 滚动窗口的其他统计量

rolling()方法支持多种统计量的计算，如mean()、std()、sum()等，可以根据需要选择合适的统计量。

import pandas as pd
# 创建一个包含每小时数据的DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
    'timestamp': pd.date_range('2023-01-01', periods=12, freq='H')
})
data.set_index('timestamp', inplace=True)
# 计算每3小时的移动标准差
rolling_std = data.rolling(window=3).std()
print(rolling_std)