pandas 时间序列

语法：pd.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq='D')

pd.data_range()的用法

生成间隔2天的日期

start:开始时间 end:结束时间 freq:频率

生成4个月底日期

start:开始时间 periods生成几个日期 freq:频率

生成4个时间点

关于频率freq的更多缩写

pd.to_datetime（）函数 df.resample（）函数 time.strftime（）函数

911数据链接 案列2

# -*- codeing = utf-8 -*-
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import pandas as pd

df = pd.read_csv('../data/911.csv')
# pandas提供的方法pd.to_datetime()可以把时间字符串转化为时间序列
df['timeStamp'] = pd.to_datetime(df['timeStamp'])
# 将timeStamp这一列作为索引，[inplace=True]将这一列从原来中删除
df.set_index('timeStamp', inplace=True)  
# 统计出911数据中不同月份电话的次数
count_by_month = df.resample('M').count()['title']  # 用resample()实现采样
print(count_by_month)
# 把时间由2016-01-31 转换为 2016/01/31这样的形式
_x = count_by_month.index
_x = [i.strftime("%Y/%m/%d") for i in _x]  # strftime()实现本地时间/日期的格式化
print(_x)