时间序列--日期和时间数据类型及工具

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时间序列（time series）数据是一种重要得结构化数据形式，在多个时间点观察或测量到得任何事物都可以形成一段时间序列，很多时间序列是固定频率的。也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如15s、5min、1mont）。时间序列也可以是不定期的。时间序列的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种：

• 时间戳（timestamp），特定的时刻
• 固定日期（period），如2007年1月或2010年全年
• 时间间隔（interval），由起始和结束时间戳表示，时期（period）可以被看作间隔（interval）的特例
• 实验或过程时间，每个时间点都是相对于特定起始时间的一个度量

pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。

1.1 日期和时间数据类型及工具

python标准库包含用于日期（date）和时间（time）数据的数据类型，以及日历方面的功能。主要用到datetime、time以及calendar模块。

约定：from datetime import datetime

1 >>> from datetime import datetime
2 >>> now = datetime.now()
3 >>> now
4 datetime.datetime(2020, 2, 5, 10, 58, 59, 339099)
5 >>> now.year, now.month, now.day 
6 (2020, 2, 5)

datetime以毫秒形式存储日期和时间，datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差：

1 >>> delta = datetime(2011, 1, 7) - datetime(2011, 1, 6) 
2 >>> delta.days                    
3 1
4 >>> delta.seconds
5 0
6 >>>

可以给datetime对象加上（或减去）一个或多个timedelta。

1 >>> from datetime import timedelta
2 >>> start = datetime(2011, 1, 7) 
3 >>> start + timedelta(12)
4 datetime.datetime(2011, 1, 19, 0, 0)
5 >>> start - 2 * timedelta(12)
6 datetime.datetime(2010, 12, 14, 0, 0)

datetime模块中的数据类型如下表所示：

1.1.1  字符串和datetime的相互转换

利用str或strftime方法（传入一个格式化字符串），datetime对象和pandas的Timestamp对象可以被格式化为字符串。

1 >>> stamp = datetime(2020, 2, 5) 
2 >>> str(stamp) 
3 ‘2020-02-05 00:00:00‘
4 >>> stamp.strftime(‘%Y-%m-%d‘) 
5 ‘2020-02-05‘

下表是全部的格式化编码，datatime.strptime可以用这些格式化编码将字符串转换为日期：

datetime对象还有一些特定于当前环境（位于不同国家或不同语言的系统）的格式化选项。如下表所示：

时间序列--日期和时间数据类型及工具

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原文地址：https://www.cnblogs.com/mrlayfolk/p/12268394.html