今天就跟大家聊聊有關(guān)python中怎么使用pandas實(shí)現(xiàn)時(shí)序處理,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
在高昌等地區(qū),都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局,加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力,以專注、極致的服務(wù)理念,為客戶提供網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需策劃設(shè)計(jì),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷推廣,成都外貿(mào)網(wǎng)站制作,高昌網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。創(chuàng)建時(shí)間序列
函數(shù)pd.date_range()
根據(jù)指定的范圍,生成時(shí)間序列DatetimeIndex,每隔元素的類型為Timestamp。該函數(shù)應(yīng)用較多。
ts = pd.date_range('2017-09-01', periods=10, freq='d', normalize=False) ts
輸出為:
DatetimeIndex(['2017-09-01', '2017-09-02', '2017-09-03', '2017-09-04', '2017-09-05', '2017-09-06', '2017-09-07', '2017-09-08', '2017-09-09', '2017-09-10'], dtype='datetime64[ns]', freq='D'
主要的入?yún)⒔馕觯?/p>
start: 開始時(shí)刻,可以是字符串或者datetime類型的值。默認(rèn)None。
end: 結(jié)束時(shí)刻,可以是字符串或者datetime類型的值,如果指定了長(zhǎng)度,即periods,則可不設(shè)置。默認(rèn)None。
periods: 時(shí)序的長(zhǎng)度,整型類型。如果有end,可不設(shè)置。默認(rèn)None。
freq: 時(shí)序生成的頻率,即每隔多少時(shí)刻生成一個(gè)時(shí)序點(diǎn)。字符串類型或者DateOffset類型。默認(rèn)'D',即天粒度,見上述代碼輸出。
tz: 時(shí)區(qū),字符串類型。默認(rèn)None。
normalize: bool類型,沒(méi)用過(guò),不知道干啥的。
name: 設(shè)置時(shí)序的名稱,字符串類型,默認(rèn)None。
closed: 是否包含兩邊的值。默認(rèn)None,即兩邊都保留。
其中,freq的取值可以為如下的符號(hào)表示間隔,可以結(jié)合符號(hào)和數(shù)字,如'3d',表示每隔三天記錄一個(gè)時(shí)間點(diǎn)。大小寫都可以。
B business day frequency C custom business day frequency (experimental) D calendar day frequency W weekly frequency M month end frequency SM semi-month end frequency (15th and end of month) BM business month end frequency CBM custom business month end frequency MS month start frequency SMS semi-month start frequency (1st and 15th) BMS business month start frequency CBMS custom business month start frequency Q quarter end frequency BQ business quarter endfrequency QS quarter start frequency BQS business quarter start frequency A year end frequency BA business year end frequency AS year start frequency BAS business year start frequency BH business hour frequency H hourly frequency T, min minutely frequency S secondly frequency L, ms milliseconds U, us microseconds N nanoseconds
字符串轉(zhuǎn)換為時(shí)間戳
pd.to_datetime() 函數(shù)可以將表示時(shí)間的字符串轉(zhuǎn)換位TimeStamp。
pd.to_datetime('2017-09-01')
輸出為:
Timestamp('2017-09-01 00:00:00')
常用的參數(shù):
format: 用來(lái)設(shè)置字符串的格式,默認(rèn)如上所示。
時(shí)間戳的加減
有時(shí)候需要將時(shí)間進(jìn)行增減,可以使用類型:DateOffset。
pd.to_datetime('2017-09-01') + pd.DateOffset(days=10)
輸出為:
Timestamp('2017-09-11 00:00:00')
DateOffset常用的參數(shù):
months,設(shè)置月。
days,設(shè)置天。
years,設(shè)置年。
hours,設(shè)置小時(shí)。
minutes,設(shè)置分鐘。
seconds,設(shè)置秒。
以上可以同時(shí)設(shè)置,組合使用。
pd.to_datetime('2017-09-01') + pd.DateOffset(seconds=10, days = 10)
輸出為:
Timestamp('2017-09-11 00:00:10')
看完上述內(nèi)容,你們對(duì)python中怎么使用pandas實(shí)現(xiàn)時(shí)序處理有進(jìn)一步的了解嗎?如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容,請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。