一文速学(十一)-数据分析之Pandas处理时间序列数据操作详解

这篇博客详细介绍了如何使用Pandas进行时间序列数据处理,包括获取时间、设置时间索引和时间推移。通过示例展示了datetime库的用法,如何设置和筛选特定时间范围的数据,以及利用timedelta和date offset进行时间推移。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

目录

前言

一、获取时间

二、时间索引

三、时间推移

参阅


前言

一般从数据库或者是从日志文件读出的数据均带有时间序列,做时序数据处理或者实时分析都需要对其时间序列进行归类归档。而Pandas是处理这些数据很好用的工具包。此篇博客基于Jupyter之上进行演示,本篇博客的愿景是希望我或者读者通过阅读这篇博客能够学会方法并能实际运用。希望读者看完能够提出问题或者看法,博主会长期维护博客做及时更新。纯分享,希望大家喜欢。


一、获取时间

python自带datetime库,通过调用此库可以获取本地时间

from datetime import datetime
datetime.now()

 同时也可以独立获取年月日:

datetime.now().day
datetime.now().year
datetime.now().moth

 isowee

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