数据分析之pandas_20题_6-10

系列文章

数据分析之pandas_20题_1-5
数据分析之pandas_20题_11-15
数据分析之pandas_20题_16-20

写在前面的话

这边笔记主要记录一些在数据分析过程中使用到的pandas模块的方法，希望可以帮到需要的人。

pandas 20题并不是简单的20个题目哟，是20中不同的需求。

pandas是什么？

pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。常用语数据分析处理

引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

6. 时间索引

在很多情况下，我们获取到的记录都是以时间作为索引的，方便记录和处理

=构建时间索引=

pd.date_range(
start=None, # 开始时间
end=None, # 结束时间
periods=None, # 索引个数
freq=None, # 间隔 D：天，H 小时，
tz=None, # 时区
normalize=False, #
name=None, #
closed=None, # None闭区间，left左闭右开，right 左开右闭
**kwargs,
)
freq 可选参数 D 天，B 工作日，H 小时， T/min 分钟， S 秒，M 月末，BM 月最有一个工作日，MS 月初，BMS 月第一个工作日

pd.date_range('20200930',periods=10,freq='2D')

结果

pd.date_range('20200930',periods=10,freq='5H')

结果

当DataFrame的索引是时间索引时，可以针对时间做其他分析

df = pd.DataFrame(index=pd