五.重采样与频率转换 1. resample方法 rng = pd.date_range('1/3/2019',periods=1000,freq='D') rng 2. 降采样 (1)resample将高频率数据聚合到低频率 举例:已知:‘1分钟’数据,想要通过求和的方式将这些数据聚合到“5分钟”块中 left:[0:5).[5:10).[10-15) right :(0:5].(5:10].(10-15] 传入的频率将会以“5分钟”的增量定义面元边界.默认情况下,面元的右边界是包含的,因此0…

一.时间序列基础 1. 时间戳索引DatetimeIndex 生成20个DatetimeIndex from datetime import datetime dates = pd.date_range(start='2019-04-01',periods=20) dates 用这20个索引作为ts的索引 ts = pd.Series(np.random.randn(20),index=dates) ts 不同索引的时间序列之间的算术运算在日期上自动对齐 ts + ts[::2] pandas使…

1.时间模块:datetime datetime模块,主要掌握:datetime.date(), datetime.datetime(), datetime.timedelta() 日期解析方法:parser.parse datetime.date:date对象 import datetime #也可以写成 from datetime import date today = datetime.date.today() print(today, type(today)) #2018-08-21 <…

melt 也可以用来做数据格式转换, 请看下图, 我们可以用 melt 把左表转成右表的格式: 首先引入文件(已上传): df = pd.read_csv('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/11_melt/weather.csv') 输出: 使用 melt 转换格式: df1 = pd.melt(df, id_vars='day') 输出: 通过上面转换格式以后, 我们可以很容易活取单独某一城市的数据: df1[df1['variable']=='chi…

1.data_range生成时间范围 a) pd.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq='D') start和end以及freq配合能够生成start和end范围内以频率freq的一组时间索引 start和periods以及freq配合能够生成从start开始的频率为freq的periods个时间索引 freq可选择: b)将时间字符串转为时间序列 使用pandas提供的方法把时间字符串转化为时间序列 df["timeStamp&…

  Pandas库是处理时间序列的利器,pandas有着强大的日期数据处理功能,可以按日期筛选数据.按日期显示数据.按日期统计数据.   pandas的实际类型主要分为: timestamp(时间戳) period(时期) timedelta(时间间隔) 常用的日期处理函数有: pd.to_datetime() pd.to_period() pd.date_range() pd.period_range resample 一.定义时间格式 1. pd.Timestamp().pd.Timedel…

六.移动窗口函数 移动窗口和指数加权函数类别如↓: rolling_mean 移动窗口的均值 pandas.rolling_mean(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs) rolling_median 移动窗口的中位数 pandas.rolling_median(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how='…

Pandas中提供了许多用来处理时间格式文本的方法,包括按不同方法生成一个时间序列,修改时间的格式,重采样等等. 按不同的方法生成时间序列 In [7]: import pandas as pd # 按起始和终止日期以及步长生成时间序列 In [8]: pd.date_range(start="20171212",end="20180101",freq="D") Out[8]: DatetimeIndex(['2017-12-12', '2017…

import numpy as np import pandas as pd 引入 A basic kind of time series object in pandas is a Series indexed by timestamps, which is often represented external to pandas as Python string or datetime objects: from datetime import datetime dates = [ date…

时间戳tiimestamp:固定的时刻->pd.Timestamp 固定时期period:比如2016年3月份,再如2015年销售额->pd.Period 时间间隔interval:由起始时间和结束时间来表示,固定时期是时间间隔的一个特殊 时间日期在Pandas里的作用:分析金融数据,如股票交易数据 import pandas as pd import numpy as np # 处理时间需要用到的包 from datetime import datetime from datetime im…