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Python数据分析之时间序列-创新互联

1. 时间序列类型

  • 时间戳（timestramp）
    即特定的时刻
  • 固定时期（period）
    如2018年1月或2018年1月1日
  • 时间间隔（interval）
    由起始和结束时间戳表示

2. Python处理模块

Python标准库包含用于日期和时间数据的数据类型，主要用到datetime、time、calendar模块。
datetime模块常使用datetime和timedelta两种实例方法

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  • datetime：以毫秒形式存储日期和时间
  • timedelta：表示两个datetime对象的时间差

引入datetime模块

import datetime

生成datetime对象

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))

Python数据分析之时间序列

字符串转化datetime对象

  • datetime.strptime()
    date_str = '2018-1-1'
date_strptime = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
print(type(date_strptime))
print(date_strptime)

    Python数据分析之时间序列

  • dateutil.parser.parse()
    date_str2 = '1-1-2018'
date_parse = parse(date_str2)
print(type(date_parse))
print(date_parse)

    Python数据分析之时间序列

  • 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)

    Python数据分析之时间序列

datetime对象转化字符串

  • str

    start_date = datetime(2018,1,1)
str_start_date = str(start_date)
print(type(str_start_date))
print(str_start_date)

    Python数据分析之时间序列

  • 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)

    Python数据分析之时间序列

3. Pandas 时间处理

  • serial

    ts = pd.Series(np.random.randn(6), index=date_list)
print(type(ts))
print(ts)

    Python数据分析之时间序列

  • 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))

    Python数据分析之时间序列

    date_index = pd.date_range('2018/1/1', '2018/2/1')
print(date_index)

    Python数据分析之时间序列

  • 移动数据
    ts = pd.Series(np.random.randn(5), index=pd.date_range('20180101', periods=5, freq='W-SAT'))
print(ts)

    Python数据分析之时间序列

    print(ts.shift(1))

    Python数据分析之时间序列

    print(ts.shift(-1))

    Python数据分析之时间序列

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