python基础-pandas生成时间序列

最新推荐文章于 2025-03-04 16:13:30 发布
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分类专栏： python-玩转数据-python基础 文章标签： python 数据挖掘 数据分析
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python基础-pandas生成时间序列

pandas中的date_range()函数用来生成一个日期序列，在需要构造一个日期序列的时候非常方便。

代码

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt
#创建2016年7越1号开始，以天为单位，十天的时间序列,指定频率(D\M\H),及倍数,或写起止日
rng = pd.date_range('2016/07/01',periods=10,freq ='3D')
print(rng)
rng = pd.date_range('2016/07/01',periods=
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本篇文章将介绍pandas库中的date_range函数，使用该函数可以快速、方便地生成指定频率和个数的时间序列数据。date_range函数是pandas库中非常实用的函数之一，能够方便地生成指定频率和个数的时间序列数据，并且该函数支持多种不同的时间频率，以适应不同的应用场景。上述代码首先使用date_range函数生成一个包含10个日期时间序列的列表date_rng，然后再将其转换为Dataframe格式，并将列名设为date。使用pandas生成指定频率和个数的时间序列数据。2.生成时间序列数据。
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某分店按天统计了2017年全年的销售数据，现在总经理想抽查分店8月28日（七夕）的销售情况，如果只是单独拎出来当天的数据，则这个数据比较绝对，无法很好地反映出这个日期前后销售的整体情况。可以指定偏移量创建时间序列,同时，创建14天10小时的偏移量，可以换算为两周零十个小时，其中“周”使用Week类型表示的，“小时”使用Hour类型表示，它们之间可以使用加号连接。这个区间就是窗口，它的单位长度为10，数据是按天统计的，所以统计的是10天的平均指标，这样显得更加合理，可以很好地反映了七夕活动的整体情况。
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Pandas是一个强大的数据处理库，它在Python中常用于数据分析。要创建时间序列，你可以使用`pandas`的`Timestamp`或`Period`类，或者直接从日期字符串、整数等构建。以下是几种常见的创建方式： 1. **使用datetime对象**： ```python from datetime import datetime ts = pd.Series(pd.date_range(start='2022-01-01', periods=10)) # 创建一个包含10个日期的时间序列 ``` 2. **从字符串创建**： ```python dates = ['2022-01-01', '2022-01-02', ...] ts = pd.to_datetime(dates) # 转换为日期时间对象，然后创建Series ``` 3. **固定频率的时间序列**： ```python df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2022-01-01', freq='D', periods=10)}) ``` 这里，`freq='D'`表示每天一次。 4. **通过数组创建**： ```python arr = np.arange('2022-01-01', '2022-01-10', dtype='datetime64[D]') ts = pd.Series(arr) ``` 创建了时间序列后，你可以对它们执行各种时间相关的操作，如排序、分组、滑动窗口计算等。
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