一、生成一段时间范围
1、语法
pd.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None) # start、end和freq配合能够生成start和end范围内频率freq的一组时间索引 # start、periods和freq配合能够生成从star开始的频率为freq的periods个时间索引
2、例子
import pandas as pd # 情况一 date_df = pd.date_range(start='20191110', end='20191231', freq='7D') print(date_df) # 情况二 date_df = pd.date_range(start='2018-10-11', periods=10, freq='D') print(date_df)
3、频率
别名 偏移量类型 说明
D Day 每日历日
B BusinessDay 每工作日
H Hour 每小时
T或min Minute 每分
S Second 每秒
L或ms Milli 每毫秒(即每千分之一秒)
U Micro 每微妙(即百万分之一秒)
M MonthEnd 每月最后一个日历日
BM BusinessMonthEnd 每月最后一个工作日
MS MonthBegin 每月第一个日历日
BMS BusinessMonthBegin 每月第一个工作日
二、时间序列的应用
1、时间序列，做为行索引
例子
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(low=10, high=30, size=(10, )), index=pd.date_range(start='2018/11/10', periods=10)) print(df)
2、时间字符串->时间序列
语法
pd.to_datetime(时间字符串, format='') # format时间的格式，一般不用填写
例子
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(data=np.arange(30).reshape(5, 6), index=list('abcde'), columns=list('ZXCVBN')) # print(df) df['V'] = ['2019-11-10 11:00:00', '2019-11-10 12:00:00', '2019-11-10 13:00:00', '2019-11-10 14:00:00', '2019-11-10 15:00:00'] # print(df) print(df.dtypes) df['V'] = pd.to_datetime(df['V']) print(df) print(df.dtypes)
三、pandas重采样
1、重采样
指的是将时间序列从一个频率转化到另一个频率进行处理的过程，
将高频率转化为低频率数据为降采样，低频率装化为高频率为升采样
2、语法
df.resample(时间频率).聚合函数
3、例子
import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(low=10, high=200, size=(100, 1)), index=pd.date_range(start='20181110 11:10:10', periods=100)) print(df) print(df.resample('10D').count())
4、过程
时间字符串->时间序列->时间列索引->重采样
四、PeriodIndex
前面的DatetimeIndex可以理解为时间戳
PeriodIndex可以理解为时间段
1、作用：时间段->时间戳
2、注意：时间段时间的数据类型必须是int的
3、例子
import numpy as np import pandas as pd data = pd.DataFrame(data=np.zeros((5, 6)), columns=['year', 'month', 'day', 'hour', 'a', 'b']) # print(data) data['year'] = [2018, 2018, 2018, 2019, 2019] data['month'] = [1, 4, 7, 10, 11] data['day'] = [10, 21, 14, 26, 22] data['hour'] = [10, 13, 8, 12, 14] data['a'] = [23, 43, 12, 53, 64] data['b'] = [54, 27, 19, 23, 54] print(data) """ year month day hour a b 0 2018 1 10 10 23 54 1 2018 4 21 13 43 27 2 2018 7 14 8 12 19 3 2019 10 26 12 53 23 4 2019 11 22 14 64 54 """ period = pd.PeriodIndex(year=data['year'], month=data['month'], day=data['day'], hour=data['hour'], freq='H') print(period) """ PeriodIndex(['2018-01-10 10:00', '2018-04-21 13:00', '2018-07-14 08:00', '2019-10-26 12:00', '2019-11-22 14:00'], dtype='period[H]', freq='H') """
4、PeriodIndex重采样
# 时间戳列索引 data.set_index(period, inplace=True) # 降采样 data = data.resample('Y').count()['a'] print(data) """ 2018 3 2019 2 """