一文速学(二十三)-数据分析之Pandas处理时间序列数据-时间/日期操作详解

已于 2023-02-07 10:27:11 修改
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分类专栏： 一文速学系列-数据分析 文章标签： pandas python 数据分析 数据挖掘 大数据
于 2022-12-29 16:05:51 首次发布
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本文深入探讨Pandas处理时间序列数据，补充之前文章未涵盖的细节，包括时间/日期范围取值操作。介绍了如何利用Pandas的dt属性进行年份、月份等日期提取，并提醒注意数据类型变化。适合需要进行数据分析和大数据开发的读者学习。

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前言

关于Pandas处理时间序列数据我已经有写过两篇处理文章了：

一文速学-Pandas中DataFrame转换为时间格式数据与处理

一文速学-Pandas处理时间序列数据操作详解

日常处理一些数据和业务上需求，其实还是十分常用到时序数据的，一些处理方法我感觉都是比较麻烦的，还存在很多方法没有详细说明。于是基于两篇内容之上，再对Pandas的处理时间数据进行深入功能挖掘，一些很好用的方法和处理这两篇文章还是没有覆盖到的。作为查漏补缺这个系列的文章将会把pandas处理时间序列数据的内容都给将完全。

Pandas数据分析系列专栏已经更新了很久了，基本覆盖到使用pandas处理日常业务以及常规的数据分析方方面面的问题。从基础的数据结构逐步入门到处理各类数据以及专业的pandas常用函数讲解都花费了大量时间和心思创作，如果大家有需要从事数据分析或者大数据开发的朋友推荐订阅专栏，将在第一时间学习到Pandas数据分析最实用常用的知识。此篇博客篇幅较长，涉及到数据可视化等各类操作，值得细读实

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一文速学(十一)-数据分析之Pandas处理时间序列数据操作详解
master_hunter的博客
05-17 1815
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、 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd..
一文速学(十七)-数据分析之Pandas处理文本数据(str/object)各类操作+代码一文详解(二)
master_hunter的博客
09-08 2317
Pandas数据分析系列专栏已经更新了很久了，基本覆盖到使用pandas处理日常业务以及常规的数据分析方方面面的问题。从基础的数据结构逐步入门到处理各类数据以及专业的pandas常用函数讲解都花费了大量时间和心思创作，如果大家有需要从事数据分析或者大数据开发的朋友推荐订阅专栏，将在第一时间学习到Pandas数据分析最实用常用的知识。此篇博客篇幅较长，涉及到处理文本数据(str/object)等各类操作，值得细读实践一番，我会将Pandas的精华部分挑出细讲实践。
Pandas库分析-时间序列的处理
关注我！带你一路 "狂飙" 到底！
02-21 5051
Python中自带的处理时间的模块有datetime，NumPy库也提供了相应的方法，Pandas作为Python环境下的数据分析库，更是提供了强大的日期数据处理的功能，是处理时间序列的利器。主要提供pd.data_range()和pd.period_range()两个方法，给定参数有起始时间、结束时间、生成时期的数目及时间频率（freq='M’月，'D’天，‘W’，周，'Y’年）等。创建一个Timestamp时间戳对象有pd.Timestamp()方法和pd.to_datetime()方法。
pandas 时间序列处理
Enjolras_fuu的博客
05-24 437
转换为时间对象 import datetime import pandas as pd date = '20170808' pd.to_datetime(date) date = ['2017-6-26', '2017-6-27'] # ok # date = ["20170101", "20180101"] # ok # import datetime ...
全面掌握Pandas时间序列处理：从基础到实战
最新发布
vvilkin的学习备忘
06-10 931
时间序列数据在金融分析、物联网、商业智能等领域无处不在。作为Python数据分析的核心库，Pandas提供了强大而全面的时间序列处理功能。本文将系统介绍Pandas时间序列处理的各个方面，从基础概念到高级应用，帮助您在实际工作中高效处理时间序列数据。
Pandas 处理 时间序列数据
HelloWorld的博客
05-02 2645
目录一、Pandas 时间序列数据处理1.1 知识点二、创建时间对象2.1 创建时间戳2.2 创建时间段2.3 创建时间元素的 Series2.4 创建时间索引2.4.1 大量的的时间戳的索引2.5 创建以时间为索引的 Series 对象三、时间索引对象处理3.1 时间戳为索引——查找3.2 时间段为索引——查找3.3 切片3.4 移动3.5 重采样3.5.1 下采样3.5.2 上采样四、时间的算术方法4.1 常用时间的算术规则4.1.1 偏移也同样适用于时间索引4.1.2 常用时间系列频率参数4.1.3
Pandas处理时间序列（一）
初一的博客
07-05 2953
Pandas处理时间序列   由于Pandas最初是为金融模型而创建的，因此它拥有一些功能非常强大的日期、时间、带时间索引的处理工具。 3.12.1 Python的日期与时间工具 Python中处理时间日期、时间、时间跨度的工具很多。常用的有如下三类： 原生Python：datetime和dateutil库 NumPy库 Pandas库 1.原生Python的日期与时间工具：datetime与...
Pandas时间序列处理
qq_52585260的博客
07-14 2104
pandas时间序列处理
一文速学(十八)-数据分析之Pandas处理文本数据(str/object)各类操作+代码一文详解(三)
master_hunter的博客
09-09 1500
Pandas处理字符文本等数据技术以及函数设计迭代的过程已经很长了，处理方法也多。很多时候我们是通过一系列需求或者想要实现的一个效果去搜寻答案和代码。或者是当获取到了这个实现功能的函数却不知道这个函数的使用方法和参数调整，这是实际开发常常遇到的问题，也是比较头疼。但是如果能够对Pandas对整个数据类型体系处理方法有个明确的认知和大体处理操作，那么久可以节省很多我们盲目搜索答案的时间，大大加快我们分析数据的效率。此篇文章依旧紧接着上篇文章的内容，常用的处理方法已经将近讲述到过半了。
一文速学(十二)-数据分析之Pandas中DataFrame转换为时间格式数据与处理
master_hunter的博客
06-14 6597
由于在Pandas中经常要处理到时间序列数据，需要把一些object或者是字符、整型等某列进行转换为pandas可识别的datetime时间类型数据，方便时间的运算等操作。正好原来有篇文章特别是讲述一文速学-Pandas处理时间序列数据操作详解。这篇文章忽略掉了如何转换为时间序列数据，正好补上，这样就实现的Pandas处理时间数据的全部内容和方法了。大家如果经常要使用到pandas dataframe处理时间数据不妨将两篇文章细读收藏，可以解决绝大多数处理时间序列的问题。有任何疑惑或者是问题可随时在评论区提
pandas处理时间序列数据
糯米君的博客
05-23 244
import pandas as pd import numpy as np # 实际应用中经常需要对时间进行一系列处理，Pandas 包含了许多关于时间序列的工具，使其非常适于处理时间序列 ''' numpy.random.randn(d0,d1,…,dn): randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布。 dn表格每个维度 返回值为指定维度的array pandas.date_range()这个函数主要是返回固定频率的时间索引, date_range中默认以天为频率，如果我们需要其他单位的频率
pandas之处理时间序列数据
TSzero的博客
04-09 3816
pandas中的时间序列数据
使用pandas处理时间序列数据
xing_wan的博客
09-30 717
有时候数据中的时间格式并不符合时间序列的标准格式，pandas 提供了 to_datetime 方法，可以方便地将字符串转换为时间格式。可以通过 pandas 的 date_range 生成时间索引，也可以直接从已有数据转换为时间序列格式。重采样是指将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率的过程，通常伴随着某种聚合操作。时间序列数据通常需要按不同的时间频率（例如天、周、月）进行重采样或聚合。pandas 可以轻松处理不同格式的时间数据，并进行转换操作。例如，将月数据转换为日数据，需要填充新增加的日期。
【Pandas入门教程】如何轻松处理时间序列数据
谢谢你们的关注
12-25 1054
【Pandas入门教程】如何轻松处理时间序列数据
【数据分析与可视化】时间序列中日期范围、频率、移位、时期的讲解（图文解释 超详细）
showswoller的博客
01-16 853
【数据分析与可视化】时间序列中日期范围、频率、移位、时期的讲解（图文解释 超详细）
【python-数据分析】pandas时间序列处理
qq_41670002的博客
01-06 527
【python-数据分析】pandas时间序列处理
【Python】pandas将数据缺失值丢弃与pandas筛选特定日期的数值
Fanjufei的博客
05-26 575
在 Pandas 中，可以使用日期时间索引来筛选特定日期的数据。首先需要将 DataFrame 中的日期列转换为日期时间类型，并设置为索引，然后就可以使用日期时间索引来筛选数据了。需要注意的是，使用日期时间索引时，需要确保 DataFrame 的索引为日期时间类型。将删除操作应用于原始 DataFrame，而不返回一个新的 DataFrame 对象。，这将返回 2022 年 1 月 1 日至 2022 年 1 月 2 日之间的所有数据。该函数默认会删除包含任何缺失值的行。表示只要包含任何缺失值就删除，
pandas索引为时间类型，找出所有一月的数据并计算
跑着跑着人就瘦了
10-13 780
索引为时间类型，找出所有一月的数据并计算： df[ df.index.month == 1 ].mean()
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