【Python】创建时间序列

最新推荐文章于 2025-03-30 14:27:54 发布

李太阳❀

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分类专栏： python 数据分析文章标签： Python 时间序列分析数据分析

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本文介绍了如何在Python中利用pandas库创建时间序列。通过使用datetime对象作为索引，可以创建一个DateTimeIndex的Series，从而形成时间序列。时间序列间的算术运算会自动按日期对齐。示例中展示了创建并相加两个时间序列的操作。

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pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳为索引的Series，时间戳通常用python字符串或datetime对象表示。
创建一个以datetime对象为索引的时间序列：

In：
	from pandas import Series
	from numpy import random
	import numpy as np
	import pandas as pd
	from datetime import datetime
	dates =[datetime(2011,1,2),datetime(2011,1,5),datetime(2011,1,7),datetime(2011,1,8),datetime(2011,1,9),datetime(2011,1,10)]
	ts = Series(np.random.randn(6),index = dates)
	print(ts)
Out ：
	2011-01-02    1.956850
	2011-01-05    0.257622
	2011-01-07    2.380216
	2011-01-08   -1.379715
	2011-01-09    1.103500
	2011-01-10   -0.150250
	dtype: float64

这就创建了一个对象为datetime的时间序列ts，它的索引类型为DatetimeIndex，这时ts就变成了一个TimeSeries了，因为当创建一个带有DatetimeIndex的Series时，pandas就会知道该对象是一个时间序列。我们可以用下面的代码看一下ts的索引的数据类型：

In：print(type(ts.index))
Out ：<class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>

时间序列之间的算术运算会按日期对齐运算。用刚才的时间序列ts创建另一个时间序列tp，并把两个序列相加：

In：tp = ts[::2]
	print(tp)
Out：
    2011-01-02   -0.752801
	2011-01-07   -0.834471
	2011-01-09   -1.227245
	dtype: float64

In：print(ts + tp)
Out：   
    2011-01-02   -1.505603
    2011-01-05         NaN
    2011-01-07   -1.668941
    2011-01-08         NaN
    2011-01-09   -2.454490
    2011-01-10         NaN
    dtype: float64