Python数据分析8-时间序列_咋样构造时间序列-优快云博客

本文深入探讨Python中的时间序列分析，涵盖datetime模块的使用，时间序列基础，日期、时期的处理，频率转换与重采样，并通过自行车租赁数据案例进行实战演示。

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在许多行业中，时间序列数据是一种重要的结构化数据类型。本章主要讲解datetime的数据类型及字符串的想换转换方法；时间序列的构造和使用放啊；日期和时期数据的使用方法；时间序列的频率转换与重采样。最后通过一个案例，讲解时间序列数据的处理与分析方法。

8.1datetime模块

本节将讲解Python标准库中的datetime库的使用方法，以及datetime库的数据和字符串数据的转换方法。

Python的标准库datetime可用于创建时间数据类型。如下表所示为datetime库的时间数据类型。

其中date类数据可用于创建日期类数据，通过年、月、日来进行存储，如下图

time类数据用于存储时间数据，通过时、分、秒、毫秒进行存储，如下图

datetime类数据可以看做时date类和time类的组合，通过now方法可以查看当前的时间，如下图

timedelta类数据为两个datetime类数据的差，也可以通过daetime类对象加或减去timedelta类对象，以此获取新的datetime类对象，如下图

在数据分析中，字符串和datetime类数据需要进行转换，通过str方法可以直接将datetime类数据转换为字符串

如果需要将datetime类数据转换为特定格式的字符串数据（格式化），需要使用strftime方法，如下图

下表所示为部分格式化编码

通过datetime.strptime方法可将字符串格式转换为datetime数据类型，如下图

在pandas中，可通过to_datetime方法将一列字符串数据转换为时间数据。以前面章节的示例为例，可以看出HireDate字段的数据类型为字符串

通过to_datetime方法可以将HireDate字段进行转换，如下图，该数据为TimeStamp （时间戳）

时间序列是以时间戳为索引的Series或DataFrame。本节将讲解时间序列的构造方法，以及时间序列的索引和切片

pandas中的时间序列指的是以时间数据为索引的Series或DataFrame。如下图，为创建一个时间序列的Series

创建的这个时间序列Series的索引为DatetimeIndex对象，如下图