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python中怎么使用pandas实现时序处理-创新互联

今天就跟大家聊聊有关python中怎么使用pandas实现时序处理，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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创建时间序列

函数pd.date_range()

根据指定的范围，生成时间序列DatetimeIndex，每隔元素的类型为Timestamp。该函数应用较多。

ts = pd.date_range('2017-09-01', periods=10, freq='d', normalize=False)
ts

输出为：

DatetimeIndex(['2017-09-01', '2017-09-02', '2017-09-03', '2017-09-04',
'2017-09-05', '2017-09-06', '2017-09-07', '2017-09-08',
'2017-09-09', '2017-09-10'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D'

主要的入参解析：

  • start: 开始时刻，可以是字符串或者datetime类型的值。默认None。

  • end: 结束时刻，可以是字符串或者datetime类型的值，如果指定了长度，即periods，则可不设置。默认None。

  • periods: 时序的长度，整型类型。如果有end，可不设置。默认None。

  • freq: 时序生成的频率，即每隔多少时刻生成一个时序点。字符串类型或者DateOffset类型。默认'D'，即天粒度，见上述代码输出。

  • tz: 时区，字符串类型。默认None。

  • normalize: bool类型，没用过，不知道干啥的。

  • name: 设置时序的名称，字符串类型，默认None。

  • closed: 是否包含两边的值。默认None，即两边都保留。

其中，freq的取值可以为如下的符号表示间隔，可以结合符号和数字，如'3d'，表示每隔三天记录一个时间点。大小写都可以。

B business day frequency
C custom business day frequency (experimental)
D calendar day frequency
W weekly frequency
M month end frequency
SM semi-month end frequency (15th and end of month)
BM business month end frequency
CBM custom business month end frequency
MS month start frequency
SMS semi-month start frequency (1st and 15th)
BMS business month start frequency
CBMS custom business month start frequency
Q quarter end frequency
BQ business quarter endfrequency
QS quarter start frequency
BQS business quarter start frequency
A year end frequency
BA business year end frequency
AS year start frequency
BAS business year start frequency
BH business hour frequency
H hourly frequency
T, min minutely frequency
S secondly frequency
L, ms milliseconds
U, us microseconds
N nanoseconds

字符串转换为时间戳

pd.to_datetime() 函数可以将表示时间的字符串转换位TimeStamp。

pd.to_datetime('2017-09-01')

输出为：

Timestamp('2017-09-01 00:00:00')

常用的参数：

format: 用来设置字符串的格式，默认如上所示。

时间戳的加减
有时候需要将时间进行增减，可以使用类型：DateOffset。

pd.to_datetime('2017-09-01') + pd.DateOffset(days=10)

输出为：

Timestamp('2017-09-11 00:00:00')

DateOffset常用的参数：

  • months，设置月。

  • days，设置天。

  • years，设置年。

  • hours，设置小时。

  • minutes，设置分钟。

  • seconds，设置秒。

以上可以同时设置，组合使用。

pd.to_datetime('2017-09-01') + pd.DateOffset(seconds=10, days = 10)

输出为：

Timestamp('2017-09-11 00:00:10')

看完上述内容，你们对python中怎么使用pandas实现时序处理有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。


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