这篇文章主要介绍pandas怎样处理python3中的时间，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

旌阳网站制作公司哪家好，找创新互联！从网页设计、网站建设、微信开发、APP开发、成都响应式网站建设等网站项目制作，到程序开发，运营维护。创新互联公司2013年成立到现在10年的时间，我们拥有了丰富的建站经验和运维经验，来保证我们的工作的顺利进行。专注于网站建设就选创新互联。

pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳（时间点）（通常以python字符串或datetime对象表示）为索引的Series：

dates = ['2017-06-20','2017-06-21',\
  '2017-06-22','2017-06-23','2017-06-24','2017-06-25','2017-06-26','2017-06-27']
import numpy as np
ts = pd.Series(np.random.randn(8),index = pd.to_datetime(dates))
ts
 2017-06-20 0.788811
 2017-06-21 0.372555
 2017-06-22 0.009967
 2017-06-23 -1.024626
 2017-06-24 0.981214
 2017-06-25 0.314127
 2017-06-26 -0.127258
 2017-06-27 1.919773
 dtype: float64
ts.index
 DatetimeIndex(['2017-06-20', '2017-06-21', '2017-06-22', '2017-06-23',
   '2017-06-24', '2017-06-25', '2017-06-26', '2017-06-27'],
   dtype='datetime64[ns]', freq=None)

pandas不同索引的时间序列之间的算术运算会自动按日期对齐

ts[::2]#从前往后每隔两个取数据
 2017-06-20 0.788811
 2017-06-22 0.009967
 2017-06-24 0.981214
 2017-06-26 -0.127258
 dtype: float64
ts[::-2]#从后往前逆序每隔两个取数据
 2017-06-27 1.919773
 2017-06-25 0.314127
 2017-06-23 -1.024626
 2017-06-21 0.372555
 dtype: float64
ts + ts[::2]#自动数据对齐
 2017-06-20 1.577621
 2017-06-21  NaN
 2017-06-22 0.019935
 2017-06-23  NaN
 2017-06-24 1.962429
 2017-06-25  NaN
 2017-06-26 -0.254516
 2017-06-27  NaN
 dtype: float64

以上是pandas怎样处理python3中的时间的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

当前标题：pandas怎样处理python3中的时间
链接分享：http://myzitong.com/article/jihccs.html