标签：obj 技术 method range ora 复合 panda 索引 dom
时刻数据 代表时间点,是Python的数据类型 pandas.Timestamp 是一个时间戳
import pandas as pd import datetime as dt
Timestamp 的创建 , 时间戳的实例化
date1 = dt.datetime.now() date2 = ‘2019-10-10 11:30:30‘ t1 = pd.Timestamp(date1) t2 = pd.Timestamp(date2) print(t1,type(t1)) print(t2,type(t2)) #------输出-----# 2019-11-05 23:46:38.328008 <class ‘pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp‘> 2019-10-10 11:30:30 <class ‘pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp‘>
?? 直接实例化。
to_datetime(time) ：
?? to_datetime() 作用和上面的一样，属于调用方法实例化, 生成一个Timestamp对象 .
t3 = pd.to_datetime(‘2019-10-10‘) t3 #------输出-----# Timestamp(‘2019-10-10 00:00:00‘)
?? 如何一次生成多个，可以选择用 List (列表) 的方式 ：
dates = [‘2019-10-10‘,‘2019-10-11‘,‘2019-10-12‘,‘2019-10-13‘,‘2019-10-14‘,‘2019-10-15‘,‘2019-10-16‘] t3 = pd.to_datetime(dates) #-----输出-----# DatetimeIndex([‘2019-10-10‘, ‘2019-10-11‘, ‘2019-10-12‘, ‘2019-10-13‘,‘2019-10-14‘, ‘2019-10-15‘, ‘2019-10-16‘],dtype=‘datetime64[ns]‘, freq=None)
?? 如果是多时间数据，生成的是一个DateTimeIndex ，是一个时间戳的索引，也就是时间索引。时间类型的索引 。
?? 如果生成多个时间数据，列表中夹杂了非 Time 格式的数据 ，默认会报错 ，它的解决方法就是添加 errors 参数
?? errors = ‘ignore‘ ： 会忽略错误，对原数据不可解析 ，返回原始数据，生成的是一个一般的 Index 索引 。
dates = [‘2019-10-10‘,‘2019-10-11‘,‘2019-10-12‘,‘abc‘] t3 = pd.to_datetime(dates,errors=‘ignore‘) #-----输出-----# Index([‘2019-10-10‘, ‘2019-10-11‘, ‘2019-10-12‘, ‘abc‘], dtype=‘object‘)
?? errors = ‘coerce‘ ：非Time数据不可解析时，返回Nat值(not a time)，生成的对象还是一个 DateTimeIndex
dates = [‘2019-10-10‘,‘2019-10-11‘,‘2019-10-12‘,‘abc‘] t3 = pd.to_datetime(dates,errors=‘coerce‘) #-----输出-----# DatetimeIndex([‘2019-10-10‘, ‘2019-10-11‘, ‘2019-10-12‘, ‘NaT‘], dtype=‘datetime64[ns]‘, freq=None)
# DateTimeIndex 和TimeSeries 时间序列 dts = pd.DatetimeIndex([‘2019-10-10‘,‘2019-10-11‘,‘2019-10-12‘,‘2019-10-13‘]) #-----输出-----# DatetimeIndex([‘2019-10-10‘, ‘2019-10-11‘, ‘2019-10-12‘, ‘2019-10-13‘], dtype=‘datetime64[ns]‘, freq=None)
?? 直接 生成|实例化 一个 时间序列 DateTimeIndex ，支持类型包括 ： str ,datetime.datetime
times = pd.Series(np.random.rand(len(dts)),index=dts) #-----输出----# 2019-10-10 0.185203 2019-10-11 0.925192 2019-10-12 0.103523 2019-10-13 0.734690 dtype: float64
?? 时间序列，以 DateTimeIndex 为 index 的Series （以时间戳为索引的Series）
?? pd.date_range() - 时间范围 , 生成时间范围列表 ，参数start ,end ：
dg = pd.date_range(‘2019-10-01‘,‘2019-10-10‘) #默认按 ‘天‘ 生成 dg1 = pd.date_range(start=dt.datetime.now(),periods=10) #periods 生成时间个数,从开始时间算 dg2 = pd.date_range(‘2019-10-01‘,‘2019-10-05‘,periods=10) #时长不够 则按h划分
DatetimeIndex([‘2019-10-01‘, ‘2019-10-02‘, ‘2019-10-03‘, ‘2019-10-04‘, ‘2019-10-05‘, ‘2019-10-06‘, ‘2019-10-07‘, ‘2019-10-08‘, ‘2019-10-09‘, ‘2019-10-10‘], dtype=‘datetime64[ns]‘, freq=‘D‘) DatetimeIndex([‘2019-11-06 02:30:23.148685‘, ‘2019-11-07 02:30:23.148685‘, ‘2019-11-08 02:30:23.148685‘, ‘2019-11-09 02:30:23.148685‘, ‘2019-11-10 02:30:23.148685‘, ‘2019-11-11 02:30:23.148685‘, ‘2019-11-12 02:30:23.148685‘, ‘2019-11-13 02:30:23.148685‘, ‘2019-11-14 02:30:23.148685‘, ‘2019-11-15 02:30:23.148685‘], dtype=‘datetime64[ns]‘, freq=‘D‘) DatetimeIndex([‘2019-10-01 00:00:00‘, ‘2019-10-01 10:40:00‘, ‘2019-10-01 21:20:00‘, ‘2019-10-02 08:00:00‘, ‘2019-10-02 18:40:00‘, ‘2019-10-03 05:20:00‘, ‘2019-10-03 16:00:00‘, ‘2019-10-04 02:40:00‘, ‘2019-10-04 13:20:00‘, ‘2019-10-05 00:00:00‘], dtype=‘datetime64[ns]‘, freq=None)
date_range() 的一些参数说明 :
# start : 开始时间 # end : 结束时间 # periods : 生成时间数量 # freq : 频率 按频率生成 设置为s 为秒 ,h ,d ,m , y # normalize : 转换成午夜时间 设置为True 时，默认去除 时分秒 # closed : 时期区间的闭合 closed =‘left‘ 左闭合 默认为None 全闭
时间频率 timeseries.offset_aliases -- freq 参数 :
# 常见常用参数 ： # freq 默认为"D" 每天 # B 每个工作日 # H 每小时 # M 每个月的最后一天 # T T/Min 每分钟 # Q-DEC 指定某月为季度末，每个季度的最后一个月的最后一日 # S 每秒钟 # L 每毫秒 (千分之一秒) # U 每微秒 (百万分之一秒)
print(pd.date_range(‘2019/1/1‘,‘2019/2/1‘,freq=‘W-Mon‘)) #-----输出-----# DatetimeIndex([‘2019-01-07‘, ‘2019-01-14‘, ‘2019-01-21‘, ‘2019-01-28‘], dtype=‘datetime64[ns]‘, freq=‘W-MON‘)
?? W-MON ：从指定星期几开始算起，每周的星期几
?? 星期几缩写 ： mon / tue / wed / thu / fri / sat / sun
print(pd.date_range(‘2019/1/1‘,‘2019/5/1‘,freq=‘WOM-2MON‘)) #-----输出-----# DatetimeIndex([‘2019-01-14‘, ‘2019-02-11‘, ‘2019-03-11‘, ‘2019-04-08‘], dtype=‘datetime64[ns]‘, freq=‘WOM-2MON‘)
?? WON-2MON ，每月的第几个星期几开始算，这里是每月第二个星期一
复合频率 话不多说，直接看例子 ：
ad = pd.date_range(‘2019-10-10‘,‘2019-10-31‘,freq=‘7D‘) # 每隔7天生成一个 #------输出-----# DatetimeIndex([‘2019-10-10‘, ‘2019-10-17‘, ‘2019-10-24‘, ‘2019-10-31‘], dtype=‘datetime64[ns]‘, freq=‘7D‘) ad = pd.date_range(‘2019-10-10‘,‘2019-10-11‘,freq=‘2H30MIN‘) #每隔2h30min生成一个 #-----输出-----# DatetimeIndex([‘2019-10-10 00:00:00‘, ‘2019-10-10 02:30:00‘, ‘2019-10-10 05:00:00‘, ‘2019-10-10 07:30:00‘, ‘2019-10-10 10:00:00‘, ‘2019-10-10 12:30:00‘, ‘2019-10-10 15:00:00‘, ‘2019-10-10 17:30:00‘, ‘2019-10-10 20:00:00‘, ‘2019-10-10 22:30:00‘], dtype=‘datetime64[ns]‘, freq=‘150T‘)
时刻频率的改变 ： 例如 ：
ts = pd.Series(np.random.rand(5),index=pd.date_range(‘2019-1-1‘,periods=5,freq=‘H‘)) #-----输出-----# 2019-01-01 00:00:00 0.235263 2019-01-01 01:00:00 0.116529 2019-01-01 02:00:00 0.475352 2019-01-01 03:00:00 0.285782 2019-01-01 04:00:00 0.278366 Freq: H, dtype: float64
?? 如何把 上方的频率 H 降频 为min , s 或者其他呢？ 用 .asfreq() 方法
ts.asfreq(‘2H‘) #-----输出-----# 2019-01-01 00:00:00 235.263032 2019-01-01 02:00:00 475.352441 2019-01-01 04:00:00 278.366048 Freq: 2H, dtype: float64 ts.asfreq(‘30min‘) #-----输出-----# 2019-01-01 00:00:00 235.263032 2019-01-01 00:30:00 NaN 2019-01-01 01:00:00 116.529416 2019-01-01 01:30:00 NaN 2019-01-01 02:00:00 475.352441 2019-01-01 02:30:00 NaN 2019-01-01 03:00:00 285.781654 2019-01-01 03:30:00 NaN 2019-01-01 04:00:00 278.366048 Freq: 30T, dtype: float64
?? 当超频时，默认为NaN，通过 method = ‘ffill‘ 时 向前填充 , bfill 时向后填充.
超前 和 滞后 ：数据值相对索引自定义向前后移动 : .shift()
ts.shift(1) #-----输出-----#
2019-01-01 00:00:00 NaN 2019-01-01 01:00:00 0.517237 2019-01-01 02:00:00 0.152740 2019-01-01 03:00:00 0.790932 2019-01-01 04:00:00 0.988369
Freq: H, dtype: float64
?? ： 值为正数 值往后面挪动 ， 值为负数 值往前挪动 .也可以理解为时间移动了,其实是值移动了.
?? ： 有个很强大的功能，例如 ： 计算当前值和上一次值的变化百分比
ts = ts * 1000 print(ts/ts.shift(1)-1) #-----输出-----# 2019-01-01 00:00:00 NaN 2019-01-01 01:00:00 -0.504685 2019-01-01 02:00:00 3.079248 2019-01-01 03:00:00 -0.398800 2019-01-01 04:00:00 -0.025949 Freq: H, dtype: float64
## 解释 ：
具体的意思就是第二天相比比第一天相比增长还是下降 ，每天的增降再Sum一下便能得到整个月的数值与上月比较涨幅 。 (今天的值除以昨天的值的再减百分之百)
移动时间 .shift() +freq :
print(ts) ts.shift(-30,freq="T") #-----输出-----# 2019-01-01 00:00:00 59.981144 2019-01-01 01:00:00 39.215781 2019-01-01 02:00:00 62.647637 2019-01-01 03:00:00 57.058369 2019-01-01 04:00:00 84.421470 Freq: H, dtype: float64 2018-12-31 23:30:00 59.981144 2019-01-01 00:30:00 39.215781 2019-01-01 01:30:00 62.647637 2019-01-01 02:30:00 57.058369 2019-01-01 03:30:00 84.421470 Freq: H, dtype: float64
?? 加上参数 freq 代表移动时间索引 整体移动, #不添加freq 值移动，添加freq 时间移动#
创建一个 Period 对象
pd.Period(‘2019‘,freq=‘2M‘) #-----输出-----# Period(‘2019-01‘, ‘2M‘)
?? 这是一个以2019-01开始，月为频率的时间构造器
?? pd.Period参数 ： freq ?? 指明该 period 的长度 ，时间戳说明时间的具体位置
时期~范围 pd.period_range() :
pd.period_range(‘2019-1-1‘,‘2019-10-1‘,freq=‘M‘) #-----输出-----# PeriodIndex([‘2019-01‘, ‘2019-02‘, ‘2019-03‘, ‘2019-04‘, ‘2019-05‘, ‘2019-06‘, ‘2019-07‘, ‘2019-08‘, ‘2019-09‘, ‘2019-10‘], dtype=‘period[M]‘, freq=‘M‘)
?? 返回的是一个periodIndex 对象 ： 时期索引对象
pd.Series(np.random.rand(10),index=perd) #-----输出-----# 2019-01 0.512124 2019-02 0.289445 2019-03 0.337499 2019-04 0.828296 2019-05 0.574218 2019-06 0.290252 2019-07 0.806585 2019-08 0.233860 2019-09 0.833617 2019-10 0.143754 Freq: M, dtype: float64
Timestamp 表示一个时间戳 ，表示一个具体的时间
Period 表示一个时期 ，一个时间段。 作为索引来说，区别不大！
# 频率的转换 ，下面展示的是 由M 转 D ：
perd.asfreq(‘D‘,how=‘S‘) #-----输出-----# PeriodIndex([‘2019-01-01‘, ‘2019-02-01‘, ‘2019-03-01‘, ‘2019-04-01‘, ‘2019-05-01‘, ‘2019-06-01‘, ‘2019-07-01‘, ‘2019-08-01‘, ‘2019-09-01‘, ‘2019-10-01‘], dtype=‘period[D]‘, freq=‘D‘)
how =‘ S‘ 指定第一个值 S 代表 开始 Start ，E 代表末尾 End
时间戳 和 时期之间 的转换 , pd.to_period , pd.to_timestamp
pt = pd.period_range(‘2018‘,‘2019‘,freq=‘M‘) st = pd.date_range(‘2019/1/1‘,periods=10,freq=‘MS‘) pts = pd.Series(np.random.rand(len(pt)),index=pt) pts.to_timestamp #每月的最后一日,转换成每日 sts = pd.Series(np.random.rand(len(st)),index=st) sts.to_period #每月,转换为每月的第一天
<bound method Series.to_timestamp of 2018-01 0.910903 2018-02 0.582622 2018-03 0.942149 2018-04 0.849428 2018-05 0.866768 2018-06 0.840774 2018-07 0.085061 2018-08 0.963129 2018-09 0.256044 2018-10 0.727409 2018-11 0.043810 2018-12 0.544194 2019-01 0.030864 Freq: M, dtype: float64> <bound method Series.to_period of 2019-01-01 0.699750 2019-02-01 0.685037 2019-03-01 0.218881 2019-04-01 0.811947 2019-05-01 0.102095 2019-06-01 0.869153 2019-07-01 0.654644 2019-08-01 0.792193 2019-09-01 0.179387 2019-10-01 0.855273 Freq: MS, dtype: float64>
Python--Pandas.3(时刻数据TimeStamp丶时间戳索引、时期对象Period)
标签：obj 技术 method range ora 复合 panda 索引 dom
原文地址：https://www.cnblogs.com/luowei93/p/11777598.html
