本篇内容主要讲解“Pandas.DataFrame时间序列数据处理如何实现”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Pandas.DataFrame时间序列数据处理如何实现”吧!
将pandas.DataFrame，pandas.Series的索引设置为datetime64 [ns]类型时，将其视为DatetimeIndex，并且可以使用各种处理时间序列数据的函数。可以按年或月指定行，并按切片指定提取周期，这在处理包含日期和时间信息（例如日期和时间）的数据时非常方便。
如何将一列现有数据指定为DatetimeIndex
将pandas.DataFrame与默认的基于0的索引和一个字符串列作为日期。
import pandas as pddf = pd.read_csv('./data/26/sample_date.csv')print(df)# date val_1 val_2# 0 2017-11-01 65 76# 1 2017-11-07 26 66# 2 2017-11-18 47 47# 3 2017-11-27 20 38# 4 2017-12-05 65 85# 5 2017-12-12 4 29# 6 2017-12-22 31 54# 7 2017-12-29 21 8# 8 2018-01-03 98 76# 9 2018-01-08 48 64# 10 2018-01-19 18 48# 11 2018-01-23 86 70print(type(df.index))# <class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>print(df['date'].dtype)# object将to_datetime（）应用于日期字符串列，并转换为datetime64 [ns]类型。
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])print(df['date'].dtype)# datetime64[ns]使用set_index（）方法将datetime64 [ns]类型的列指定为索引。
Pandas.DataFrame,重置列的行名(set_index）
索引现在是DatetimeIndex。索引的每个元素都是时间戳类型。
df.set_index('date', inplace=True)print(df)# val_1 val_2# date # 2017-11-01 65 76# 2017-11-07 26 66# 2017-11-18 47 47# 2017-11-27 20 38# 2017-12-05 65 85# 2017-12-12 4 29# 2017-12-22 31 54# 2017-12-29 21 8# 2018-01-03 98 76# 2018-01-08 48 64# 2018-01-19 18 48# 2018-01-23 86 70print(type(df.index))# <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>print(df.index[0])print(type(df.index[0]))# 2017-11-01 00:00:00# <class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>可以按年或月指定行，并按切片提取周期。
print(df['2018'])# val_1 val_2# date # 2018-01-03 98 76# 2018-01-08 48 64# 2018-01-19 18 48# 2018-01-23 86 70print(df['2017-11'])# val_1 val_2# date # 2017-11-01 65 76# 2017-11-07 26 66# 2017-11-18 47 47# 2017-11-27 20 38print(df['2017-12-15':'2018-01-15'])# val_1 val_2# date # 2017-12-22 31 54# 2017-12-29 21 8# 2018-01-03 98 76# 2018-01-08 48 64还可以指定各种格式的行。
print(df.loc['01/19/2018', 'val_1'])# 18print(df.loc['20180103', 'val_2'])# 76读取CSV时如何指定DatetimeIndex
如果原始数据是CSV文件，则在使用read_csv（）进行读取时可以指定DatetimeIndex。
在参数index_col中指定要用作索引的日期和时间数据的列名（或从0开始的列号），并将parse_dates设置为True。
df = pd.read_csv('./data/26/sample_date.csv', index_col='date', parse_dates=True)print(df)# val_1 val_2# date# 2017-11-01 65 76# 2017-11-07 26 66# 2017-11-18 47 47# 2017-11-27 20 38# 2017-12-05 65 85# 2017-12-12 4 29# 2017-12-22 31 54# 2017-12-29 21 8# 2018-01-03 98 76# 2018-01-08 48 64# 2018-01-19 18 48# 2018-01-23 86 70print(type(df.index))# <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>如果CSV文件的日期字符串为非标准格式，请在read_csv（）的参数date_parser中指定由lambda表达式定义的解析器。
parser = lambda date: pd.to_datetime(date, format='%Y年%m月%d日')df_jp = pd.read_csv('./data/26/sample_date_cn.csv', index_col='date', parse_dates=True, date_parser=parser)print(df_jp)# val_1 val_2# date# 2017-11-01 65 76# 2017-11-07 26 66# 2017-11-18 47 47# 2017-11-27 20 38# 2017-12-05 65 85# 2017-12-12 4 29# 2017-12-22 31 54# 2017-12-29 21 8# 2018-01-03 98 76# 2018-01-08 48 64# 2018-01-19 18 48# 2018-01-23 86 70print(type(df_jp.index))# <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>关于pandas.Series
这可能不是实际的模式，但是如果pandas.Series索引是日期字符串。
s = pd.read_csv('./data/26/sample_date.csv', index_col=0, usecols=[0, 1], squeeze=True)print(s)# date# 2017-11-01 65# 2017-11-07 26# 2017-11-18 47# 2017-11-27 20# 2017-12-05 65# 2017-12-12 4# 2017-12-22 31# 2017-12-29 21# 2018-01-03 98# 2018-01-08 48# 2018-01-19 18# 2018-01-23 86# Name: val_1, dtype: int64print(type(s))print(type(s.index))# <class 'pandas.core.series.Series'># <class 'pandas.core.indexes.base.Index'>如果要将此索引转换为DatetimeIndex，则可以通过将用to_datetime转换的索引替换为属性索引来覆盖它。
s.index = pd.to_datetime(s.index)print(s)# date# 2017-11-01 65# 2017-11-07 26# 2017-11-18 47# 2017-11-27 20# 2017-12-05 65# 2017-12-12 4# 2017-12-22 31# 2017-12-29 21# 2018-01-03 98# 2018-01-08 48# 2018-01-19 18# 2018-01-23 86# Name: val_1, dtype: int64print(type(s))print(type(s.index))# <class 'pandas.core.series.Series'># <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>print(s['2017-12-15':'2018-01-15'])# date# 2017-12-22 31# 2017-12-29 21# 2018-01-03 98# 2018-01-08 48# Name: val_1, dtype: int64到此，相信大家对“Pandas.DataFrame时间序列数据处理如何实现”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
