Python資料分析之時間序列
釋出時間：2020-07-10 06:56:27
來源：51CTO
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作者：up4ever
1. 時間序列類型
時間戳(timestramp)
即特定的時刻
固定時期(period)
如2018年1月或2018年1月1日
時間間隔(interval)
由起始和結束時間戳表示
2. Python處理子產品
Python标準庫包含用于日期和時間資料的資料類型，主要用到datetime、time、calendar子產品。
datetime子產品常使用datetime和timedelta兩種執行個體方法
datetime：以毫秒形式存儲日期和時間
timedelta：表示兩個datetime對象的時間差
引入datetime子產品
import datetime
生成datetime對象
start_date = datetime(2018,1,1)
print(type(start_date))
end_date = datetime(2018,12,31)
print(type(end_date))
delta_date = end_date - start_date
print(type(delta_date))
字元串轉化datetime對象
datetime.strptime()
date_str = '2018-1-1'
date_strptime = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
print(type(date_strptime))
print(date_strptime)
dateutil.parser.parse()
date_str2 = '1-1-2018'
date_parse = parse(date_str2)
print(type(date_parse))
print(date_parse)
pandas.to_datetime()
date_arr = ['1/1/2018','12/31/2018']
date_todatetime = pd.to_datetime(date_arr)
print(type(date_todatetime))
print(date_todatetime)
datetime對象轉化字元串
str
start_date = datetime(2018,1,1)
str_start_date = str(start_date)
print(type(str_start_date))
print(str_start_date)
strftime
start_date = datetime(2018,1,1)
strftime_start_date = start_date.strftime('%Y-%m-%d')
print(type(strftime_start_date))
print(strftime_start_date)
3. Pandas 時間處理
serial
ts = pd.Series(np.random.randn(6), index=date_list)
print(type(ts))
print(ts)
date_range()
dates = pd.date_range('2018-1-1', periods=5, freq='W-SAT')
print(dates)
print(pd.Series(np.random.randn(5), index=dates))
date_index = pd.date_range('2018/1/1', '2018/2/1')
print(date_index)
移動資料
ts = pd.Series(np.random.randn(5), index=pd.date_range('20180101', periods=5, freq='W-SAT'))
print(ts)
print(ts.shift(1))
print(ts.shift(-1))