pandas时间序列分析和处理Timeseries

最新推荐文章于 2025-01-15 07:30:00 发布

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文章标签： python

原文链接：http://www.cnblogs.com/keye/p/7704334.html

本文介绍了使用Pandas处理时间序列的基础知识，包括如何生成日期范围、时间戳与时期间的相互转换，以及如何利用.to_period()和.to_timestamp()方法转换Series和DataFrame的index类型。

pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳（TimeStamp）为index元素的Series类型。

生成日期范围：

pd.date_range()可用于生成指定长度的DatetimeIndex。参数可以是起始结束日期，或单给一个日期，加一个时间段参数。日期是包含的。

默认情况下，date_range会按天计算时间。可以通过freq参数进行更改，如“BM”代表business end of month

时期及算术运算：

时间戳与时期间的相互转换

以时间戳和以时期为index的Series和DataFrame都有一对.to_period()和.to_timestamp(how='start')方法用于互相转换index的类型。因为从period到timestamp的转换涉及到一个取端值得问题，所以需要一个额外的how参数，默认为'start'：

转载于:https://www.cnblogs.com/keye/p/7704334.html