Python学习笔记(9)Pandas统计分析2

本文详细介绍了如何使用Pandas对时间序列数据进行转换和处理,包括字符串时间转标准时间、时间序列数据信息提取以及时间数据的加减运算。此外,还阐述了如何利用groupby和agg方法进行数据分组和聚合计算,如计算统计量、自定义函数应用等。

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1 pandas转换与处理时间序列

1.1 转换字符串时间为标准时间

pandas所提供的时间的类

Timestamp--某个时间点

Period--单个时间跨度或者某个时间段,例如某一天、某一个小时

Timedelta--不同的时间单位,例如1d、1h、1min、1s

DatetimeIndex、PeriodtimeIndex、TimedeltaIndex

1.1.1 转换字符串时间为标准时间

pd.to_datetime(DataFrame['时间列的名称'])

1.1.2 Timestamp的最大最小时间

pd.Timestamp.min

pd.Timestamp.max

1.1.3 时间字符串转换为DatetimeIndex和PeriodIndex

pd.DatetimeIndex(DataFrame['时间列的名称'])

pd.PeriodIndex(DataFrame['时间列的名称'])

1.2 提取时间序列数据信息

1.2.1 提取datetime数据中的时间序列数据

year1 = [i.year for i in DataFrame['时间列的名称']]

其他亦然

1.2.2 提取DatetimeIndex和PeriodIndex的数据

dataIndex.weekday_name

periodIndex.weekday

tip:periodIndex比datetimeindex少了weekday_name属性

1.3 加减时间数据(Timedelta类)

1.3.1 时间的加运算

时间向后平移一天

DataFrame['时间

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