利用Python进行数据分析（5）- 时间序列基础
2020-05-10 本文已影响0人
皮皮大
Python-for-data-时间序列、频率和移位
本文中主要介绍的是pandas中时间序列基础、日期生成及选择、频率和移位等。
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时间序列基础
pandas中的基础时间序列种类是时间戳索引的Series；在pandas的外部则表现为Python字符串或者datatime对象。
时间序列作为S型数据索引（不连续）
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生成连续的S型数据索引
通过date_range方法实现，4个参数：
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开始时间
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结束时间
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频率，默认是天
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指定的长度
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时间序列算术上的对齐
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索引、选择、子集
索引
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选择
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重复索引的处理
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日期范围、频率和移位
日期范围
两个主要的函数：
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date_range：生成的是DatetimeIndex格式的日期序列 -
period_range：生成PeriodIndex的时期日期序列
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频率和日期偏置
pandas中的频率由基础频率和倍数频率组成。
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基础频率通常会有字符串别名
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基础频率前面放置一个倍数，形成倍数频率
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生成带频率的数据
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锚定偏置量
频率描述点的时间并不是均匀分布的，'M'表示月末，'BM'表示月内最后的工作日，取决于当月天数
移位shift
Shift用法
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使用偏置进行移位日期
pandas日期偏置可以使用datetime或者Timestamp对象完成
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锚定偏置量
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移位和groupby连用
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