这期内容当中小编将会给大家带来有关如何进行Pandas库中时间序列的处理，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
在使用Python进行数据分析时，经常会遇到时间日期格式处理和转换，特别是分析和挖掘与时间相关的数据，比如量化交易就是从历史数据中寻找股价的变化规律。Python中自带的处理时间的模块有datetime，NumPy库也提供了相应的方法，Pandas作为Python环境下的数据分析库，更是提供了强大的日期数据处理的功能，是处理时间序列的利器。
生成日期序列
主要提供pd.data_range()和pd.period_range()两个方法，给定参数有起始时间、结束时间、生成时期的数目及时间频率（freq='M’月，'D’天，‘W’，周，'Y’年）等。
两种主要区别在于pd.date_range()生成的是DatetimeIndex格式的日期序列；pd.period_range()生成的是PeriodIndex格式的日期序列。
以下通过生成月时间序列和周时间序列来对比下：
date_rng = pd.date_range('2019-01-01', freq='M', periods=12)print(f'month date_range()：{date_rng}')"""date_range()：DatetimeIndex(['2019-01-31', '2019-02-28', '2019-03-31', '2019-04-30', '2019-05-31', '2019-06-30', '2019-07-31', '2019-08-31', '2019-09-30', '2019-10-31', '2019-11-30', '2019-12-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='M')"""period_rng = pd.period_range('2019/01/01', freq='M', periods=12)print(f'month period_range()：{period_rng}')"""period_range()：PeriodIndex(['2019-01', '2019-02', '2019-03', '2019-04', '2019-05', '2019-06', '2019-07', '2019-08', '2019-09', '2019-10', '2019-11', '2019-12'], dtype='period[M]', freq='M')"""date_rng = pd.date_range('2019-01-01', freq='W-SUN', periods=12)print(f'week date_range()：{date_rng}')"""week date_range()：DatetimeIndex(['2019-01-06', '2019-01-13', '2019-01-20', '2019-01-27', '2019-02-03', '2019-02-10', '2019-02-17', '2019-02-24', '2019-03-03', '2019-03-10', '2019-03-17', '2019-03-24'], dtype='datetime64[ns]', freq='W-SUN')"""period_rng=pd.period_range('2019-01-01',freq='W-SUN',periods=12)print(f'week period_range()：{period_rng}')"""week period_range()：PeriodIndex(['2018-12-31/2019-01-06', '2019-01-07/2019-01-13', '2019-01-14/2019-01-20', '2019-01-21/2019-01-27', '2019-01-28/2019-02-03', '2019-02-04/2019-02-10', '2019-02-11/2019-02-17', '2019-02-18/2019-02-24', '2019-02-25/2019-03-03', '2019-03-04/2019-03-10', '2019-03-11/2019-03-17', '2019-03-18/2019-03-24'], dtype='period[W-SUN]', freq='W-SUN')"""date_rng = pd.date_range('2019-01-01 00:00:00', freq='H', periods=12)print(f'hour date_range()：{date_rng}')"""hour date_range()：DatetimeIndex(['2019-01-01 00:00:00', '2019-01-01 01:00:00', '2019-01-01 02:00:00', '2019-01-01 03:00:00', '2019-01-01 04:00:00', '2019-01-01 05:00:00', '2019-01-01 06:00:00', '2019-01-01 07:00:00', '2019-01-01 08:00:00', '2019-01-01 09:00:00', '2019-01-01 10:00:00', '2019-01-01 11:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='H')"""period_rng=pd.period_range('2019-01-01 00:00:00',freq='H',periods=12)print(f'hour period_range()：{period_rng}')"""hour period_range()：PeriodIndex(['2019-01-01 00:00', '2019-01-01 01:00', '2019-01-01 02:00', '2019-01-01 03:00', '2019-01-01 04:00', '2019-01-01 05:00', '2019-01-01 06:00', '2019-01-01 07:00', '2019-01-01 08:00', '2019-01-01 09:00', '2019-01-01 10:00', '2019-01-01 11:00'], dtype='period[H]', freq='H')"""生成Timestamp对象及转换
创建一个Timestamp时间戳对象有pd.Timestamp()方法和pd.to_datetime()方法。如下所示：
ts=pd.Timestamp(2019,1,1)print(f'pd.Timestamp()-1：{ts}')#pd.Timestamp()-1：2019-01-01 00:00:00ts=pd.Timestamp(dt(2019,1,1,hour=0,minute=1,second=1))print(f'pd.Timestamp()-2：{ts}')#pd.Timestamp()-2：2019-01-01 00:01:01ts=pd.Timestamp("2019-1-1 0:1:1")print(f'pd.Timestamp()-3：{ts}')#pd.Timestamp()-3：2019-01-01 00:01:01print(f'pd.Timestamp()-type：{type(ts)}')#pd.Timestamp()-type：<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>#dt=pd.to_datetime(2019,1,1) 不支持dt=pd.to_datetime(dt(2019,1,1,hour=0,minute=1,second=1))print(f'pd.to_datetime()-1：{dt}')#pd.to_datetime()-1：2019-01-01 00:01:01dt=pd.to_datetime("2019-1-1 0:1:1")print(f'pd.to_datetime()-2：{dt}')#pd.to_datetime()-2：2019-01-01 00:01:01print(f'pd.to_datetime()-type：{type(dt)}')#pd.to_datetime()-type：<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>#pd.to_datetime生成自定义时间序列dtlist=pd.to_datetime(["2019-1-1 0:1:1", "2019-3-1 0:1:1"])print(f'pd.to_datetime()-list：{dtlist}')#pd.to_datetime()-list：DatetimeIndex(['2019-01-01 00:01:01', '2019-03-01 00:01:01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)#时间戳转换为period月时期pr = ts.to_period('M')print(f'ts.to_period()：{pr}')#ts.to_period()：2019-01print(f'pd.to_period()-type：{type(pr)}')#pd.to_period()-type：<class 'pandas._libs.tslibs.period.Period'>生成period对象及转换
#定义时期periodper=pd.Period('2019')print(f'pd.Period()：{per}')#pd.Period()：2019per_del=pd.Period('2019')-pd.Period('2018')print(f'2019和2018间隔{per_del}年')#可以直接+、-整数（代表年）#2019和2018间隔1年#时期转换为时间戳print(per.to_timestamp(how='end'))#2019-12-31 00:00:00print(per.to_timestamp(how='start'))#2019-01-01 00:00:00生成时间间隔Timedelta
#生成时间间隔Timedeltaprint(pd.Timedelta(days=5, minutes=50, seconds=20, milliseconds=10, microseconds=10, nanoseconds=10))#5 days 00:50:20.010010#获取当前时间now=pd.datetime.now()#计算当前时间往后50天的日期dt=now+pd.Timedelta(days=50)print(f'当前时间是{now}, 50天后时间是{dt}')#当前时间是2019-06-08 17:59:31.726065, 50天后时间是2019-07-28 17:59:31.726065#只显示年月日print(dt.strftime('%Y-%m-%d'))#2019-07-28重采样及频率转换
#asfreq 按季度显示索引值#'DatetimeIndex' object has no attribute 'asfreq'date=pd.date_range('1/1/2018', periods=20, freq='D')tsdat_series=pd.Series(range(20),index=date)tsp_series=tsdat_series.to_period('D')print(tsp_series.index.asfreq('Q'))date=pd.period_range('1/1/2018', periods=20, freq='D')tsper_series=pd.Series(range(20),index=date)print(tsper_series.index.asfreq('Q'))"""PeriodIndex(['2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1', '2018Q1'], dtype='period[Q-DEC]', freq='Q-DEC')"""#resample 按季度统计并显示print(tsdat_series.resample('Q').sum().to_period('Q'))"""2018Q1 190Freq: Q-DEC, dtype: int64"""#groupby 按周进行汇总求平均值print(tsdat_series.groupby(lambda x:x.weekday).mean())"""0 7.01 8.02 9.03 10.04 11.05 12.06 9.5dtype: float64"""上述就是小编为大家分享的如何进行Pandas库中时间序列的处理了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注编程网行业资讯频道。
