datetime数据作为行索引，合并俩数组

firefox_yau

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分类专栏： # python 网络公开数据实战文章标签： python

于 2022-04-27 09:15:19 首次发布

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本文介绍了如何利用Python处理时间序列数据，包括设置datetime时间区间作为行索引，使用date_range函数生成时间序列，以及将不完整的数据转换为datetime类型。在数据合并过程中，使用pd.merge进行左连接，并删除全为空的数据列，以实现时间序列数据的完整性和一致性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

有时候时间序列的原始数据不完整，不连贯，需要进一步整理，填充才能继续使用。

一、datetime的使用。设置一个时间区间段，并作为行索引，可以如下设置

times = pd.date_range(start="19890101", end="20220201", freq="MS")

times特性如下：

times.info(),times

 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 398 entries, 0 to 397
Data columns (total 1 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype         
---  ------  --------------  -----         
 0   date    398 non-null    datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1)
memory usage: 3.2 KB
None           date
0   1989-01-01
1   1989-02-01
2   1989-03-01
3   1989-04-01
4   1989-05-01
..         ...
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