重庆分公司,新征程启航

为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务

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

网站建设哪家好,找成都创新互联!专注于网页设计、网站建设、微信开发、小程序设计、集团企业网站建设等服务项目。为回馈新老客户创新互联还提供了蒲城免费建站欢迎大家使用!
  • 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

另外有需要云服务器可以了解下创新互联cdcxhl.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。


本文题目:Python数据分析之时间序列-创新互联
分享URL:http://cqcxhl.com/article/depioc.html

其他资讯

在线咨询
服务热线
服务热线:028-86922220
TOP