pandas学习笔记（九）：时间序列（Time series）

最新推荐文章于 2025-05-05 16:00:00 发布
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分类专栏： 后端_Python 文章标签： python 大数据 pandas
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本文介绍了pandas库在处理时间序列数据时的功能，包括频率转换、时区管理和时间跨度转换，尤其适用于金融数据分析。

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

  • （1）pandas在频率转化期间有简单，秒级的数据转换为 5 分钟为频率的数据，强大和高效地进行采样操作,常见使用于金融应用，但是不限于
rs = pd.date_range('21/6/2020',periods=100,freq='S')
ts = pd.Series(np.random.randint(0,500,len(rs)),index=rs)
ts.resample('20Min')
最低0.47元/天 解锁文章
极简pandas库Time Series
jixiaoyu0209的博客
01-25 1031
Pandas是一个强大的Python数据分析工具库，它内置了用于处理和分析时间序列数据的模块。这个模块提供了专门用于时间序列处理的类和函数，包括日期范围生成、频率转换、日期偏移量以及时间序列的移动窗口函数等。
pandas timeseries 时间序列
weixin_44595372的博客
03-05 2338
1. pandas.to_datetime(): 将对象转换为datetime对象： 语法： pandas.to_datetime(arg, dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, box=True, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin=‘uni...
时间序列数据库（TSDB）介绍：专为时序数据而生的存储引擎
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velock的博客
05-05 963
时间序列数据库（Time Series Database）是一种专门为处理以时间戳为主键的数据而设计的数据库系统。与传统的关系型数据库相比，TSDB 在写入性能、压缩存储、时间范围查询和聚合分析等方面进行了专门优化，能更高效地处理大量按时间顺序产生的数据。
pandas中关于时间的处理总结
春华秋实
10-24 3887
1.Transform the Date column as a datetime type apple.Date = pd.to_datetime(apple['Date']) apple.dtypes 2.Set the date as the index apple = apple.set_index('Date') apple.head() 3.Is there any
Pandas时序数据Time Series
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读书笔记
时间序列 | pandas时间序列基础
吉姆0818
12-13 1061
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。...
Pandas学习笔记：Series与DataFrame详解
本学习笔记PDF详细介绍了Pandas的核心组件——Series和DataFrame，以及它们的基本用法和特性。 **1. Series（一维数组）** - Series是Pandas的基础数据结构，类似于一维数组，但带有索引。它的构造函数接收四个关键...
【pandas学习笔记(一)】pandas基本使用
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【pandas学习笔记(一)】pandas基本使用 pandas是Python中广泛使用的数据分析库，它基于NumPy构建，提供了高效的数据结构，如Series（一维数组）和DataFrame（二维表格型数据结构）。pandas的主要功能是进行数据清洗...
Pandas学习笔记：一
渔戈的博客
09-03 2414
Pandas学习笔记-仅供学习使用 Pandas数据结构Series：基本概念及创建 # Series 数据结构 # Series 是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引 import numpy as np import pandas as pd # 导入numpy、pandas模块 ar = np.random.rand(5) s = pd.Series(ar) ss = pd.Series(ar,index=list('abcde
multivariate-timeseries-forecasting:一组用于多元时间序列预测的算法
04-28
本文将详细探讨"multivariate-timeseries-forecasting"项目，这是一个专门针对此类问题的算法集合，主要关注长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的应用。 LSTM和GRU是递归神经网络（RNN）的变体，特别适合...
pandas使用Timeseries初步记录
qq_22254539的博客
12-27 249
1、获取到的数据转为pd.timestamp 2、转换数据日期时遇到时区问题 3、数据转换清理 start_time = 1541347200 end_time = start_time + 86400 * 7 filters = { 'occur_time__gte': start_time, 'occur_time__lt': end_t...
Bootstrapping Time Series：适用于（向量）时间序列数据的 Bootstrap 重采样程序。-matlab开发
06-01
考虑的程序是：重叠块引导程序 (Künsch)、固定引导程序 (Politis-Romano) 和季节性块引导程序 (Politis)。 如果块大小等于 1，则应用 iid Bootstrap (Efron)。 所有程序都处理向量时间序列。
Python Pandas时间序列详解
guguo666的博客
12-15 736
顾名思义，时间序列（time series），就是由时间构成的序列，它指的是在一定时间内按照时间顺序测量的某个变量的取值序列，比如一天内的温度会随时间而发生变化，或者股票的价格会随着时间不断的波动，这里用到的一系列时间，就可以看做时间序列。时间序列包含三种应用场景，分别是：特定的时刻（timestamp），也就是时间戳；固定的日期（period），比如某年某月某日；时间间隔（interval），每隔一段时间具有规律性；在处理时间序列的过程中，我们一般会遇到两个问题，第一，如何创建时间序列；
Pandas(十一)--时间序列相关
Hanscal
05-04 3458
目录 时间序列 创建时间戳 创建时间范围 转化为时间戳 频率和周期转换 时间周期计算 创建时间周期 时间序列转换 创建日期范围 更改日频率 工作日时间 时间序列格式化 日期格式化 Python处理 Pandas处理 1) to_datetime() 2) DatetimeIndex() 时间差计算 创建Timedelta 对象 字符串 整数 数据偏移量 转换Timedelta对象to_timedelta() 算术操作 加法运算 减法运算 时间序列 时间
Pandas-时间序列（一）-数据类型：TimeSeries（时间序列）【以 DatatimeIndex/PeriodIndex 为 Index 的 Series】【“时间戳”与“时期”之间的转换】
u013250861的博客
04-10 1770
以DatetimeIndex为index的Series,为TimeSries(时间序列) import numpy as np import pandas as pd # pd.DatetimeIndex() # 直接生成时间戳索引，支持str、datetime.datetime # 单个时间戳为Timestamp，多个时间戳为DatetimeIndex rng = pd.DatetimeIndex(['12/1/2017', '12/2/2017', '12/3/2017']) print("rng =
Pandas时间序列
weixin_44725396的博客
05-01 446
​ 从公众号复制来的，排版可能不耐看，不要介意哈。 Python标准库包含了日期、日历和时间数据的类型，诸如time、datetime、calendar等模块。为了防止用后即忘，导致下一次使用时到处翻书查资料，机械性重复做同一件事会让我很不舒服，在开始Pandas时间序列分析之前，先记录time和datetime模块的基础常用功能。 time time模块主要包括各种提供日期，时间功能的类和函数，它可以把日期，时间格式化为字符串或者将字符串恢复到日期和时间数据。 该模块提...
pandas时间序列常用方法简介
数据森麟
08-10 8139
作者：lluanhz来源：小数志导读pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！在进行时间相关的数据分析时，时间序列的处理是自然而然的事情，从创...
【Time series】时间序列
qq_37880748的博客
09-02 529
代码中需要用到的包 # Importing libraries import os import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('fivethirtyeight') # Above is a special style template for matplotlib, high
Pandas-时间序列（二）-索引及切片：TimeSeries是Series的一个子类，所以Series索引及数据选取方面的方法基本一样【TimeSeries通过时间序列有更便捷的方法做索引和切片】
u013250861的博客
04-10 1198
一、索引 import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime # 索引 rng = pd.date_range('2017/1', '2017/3') ts = pd.Series(np.random.rand(len(rng)), index=rng) print("ts = \n", ts) print("-" * 50) print("ts.head() = \n", ts.head()) print("-" *
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