pandas time

最新推荐文章于 2024-05-25 02:37:55 发布

lee_yr

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分类专栏： python数据处理文章标签： python pandas

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本文介绍了Pandas中关于时间处理的概念，包括Timestamp类的字符串到时间戳转换，时间戳到字符串的转化；timedelta类用于时间的加减操作；period类在重采样中的应用，强调重采样需以timestamp为index。还讨论了如何生成日期范围、进行日期移位及调整时间格式。

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time类型

在这里插入图片描述

Timestamp类

str to timestamp

pd.to_datetime(arg.format=’%Y%m%d%H%M%S’,errors)
pd.DatetimeIndex:和上面一样不过把时间设为索引
#Errors =raise 显示错误信息 coerce 遇到错误设为nan  ignore转换能转换的值

timestamp to str

timestamp.strftime(‘format’)

timedelta类

用于时间加减

pd.timedelta()

period类

periodindex.asfreq() #转换频率
df.to_period()  #Convert DataFrame from DatetimeIndex to PeriodIndex.

在这里插入图片描述

根据时间来重采样

df.resample(freq, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0)
#how='mean'	用于产生聚合值的函数名或数组函数，例如‘mean'、‘ohlc'、np.max等，默认是‘mean'，其他常用的值由：‘first'、‘last'、‘median'、‘max'、‘min'
#axis=0	默认是纵轴，横轴设置axis=1
#fill_method = None	升采样时如何插值，比如‘ffill'、‘bfill'等
#closed = ‘right'	在降采样时，各时间段的哪一段是闭合的，‘right'或‘left'，默认‘right'
#label= ‘right'	在降采样时，如何设置聚合值的标签，例如，9：30-9：35会被标记成9：30还是9：35,默认9：35
#loffset = None	面元标签的时间校正值，比如‘-1s'或Second(-1)用于将聚合标签调早1秒
#limit=None	在向前或向后填充时，允许填充的最大时期数
#kind = None	聚合到时期（‘period'）或时间戳（‘timestamp'），默认聚合到时间序列的索引类型
#convention = None	当重采样时期时，将低频率转换到高频率所采用的约定（start或end）。默认‘end'

在这里插入图片描述
ps：这个函数得使用timestamp作为index

生成日期范围

pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs)
#基础时间序列
#D每天  B工作日每天 H min S ms U微米 M月底日期 BM工作日月底日期 MS日历日月初日期