时间序列的类型：
时间戳：具体的时刻
固定的时间区间：例如2007年的1月或整个2010年
时间间隔：由开始时间和结束时间表示，时间区间可以被认为是间隔的特殊情况
实验时间和消耗时间：每个时间是相对于特定开始时间的时间的量度，（例如自从被放置在烤箱中每秒烘烤的饼干的直径）
日期和时间数据的类型及工具
datetime模块中的类型：
date 使用公历日历存储日历日期（年，月，日） time 将时间存储为小时，分钟，秒，微秒 datetime 存储日期和时间 timedelta 表示两个datetime值之间的差（如日，秒，微秒） tzinfo 用于存储时区信息的基本类型 from datetime import datetime now = datetime.now() now.year #当时年份 now.month #当前月份 now.day #当前天 now.time() #当前时间 datetime.time(12, 27, 41, 303676) 两个时间戳运算得到一个timedelta(时间差)类型
日期时间差 timedelta类型
from datetime import timedelta start = datetime(2019,2,5) start + timedelta(20) #默认为天 datetime.datetime(2019, 2, 25, 0, 0)
字符串和datetime互相转换
date.strptime方法将字符串转换为时间
values = '2019-8-9' datetime.strptime(values,'%Y-%m-%d') #是在已知格式的前提下转换日期的好方式 datetime.datetime(2019, 8, 9, 0, 0) datestrs = ['2019-8-7','2019-8-9'] [datetime.strptime(values,'%Y-%m-%d') for values in datestrs] [datetime.datetime(2019, 8, 7, 0, 0), datetime.datetime(2019, 8, 9, 0, 0)]
更为通用的日期转换格式
from dateutil.parser import parse
parse(values)
datetime.datetime(2019, 8, 9, 0, 0)
parse('8,5,2018',dayfirst=True) #dayfirst参数 第一个元素是天
datetime.datetime(2018, 5, 8, 0, 0)
pd.to_datetime() 用于轴索引或DataFrame的列
pd.to_datetime(datestrs)
DatetimeIndex(['2019-08-07', '2019-08-09'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
更为简单的转换
datetime(2019,1,1)
datetime.datetime(2019, 1, 1, 0, 0)
时间序列的算术运算（在日期上自动对齐）
index = pd.date_range('3/3/2018',periods=20)
ts = pd.Series(np.random.randn(20),index=index)
ts
2018-03-03 0.611591
2018-03-04 0.119168
2018-03-05 0.514390
2018-03-06 1.010600
2018-03-07 0.181763
2018-03-08 -0.290964
2018-03-09 0.252927
2018-03-10 -1.645692
2018-03-11 -0.500014
2018-03-12 -1.247355"htmlcode">
ts = pd.Series(np.random.randn(1000),index = pd.date_range('1/1/2016',periods=1000))
s['2018-6'] #时间序列的索引 也可用ts.loc[]
2018-06-01 1.371843
2018-06-02 -0.356041
2018-06-03 0.111452
2018-06-04 0.325222
2018-06-05 -0.863138
2018-06-06 -0.115909
2018-06-07 0.062894
2018-06-08 0.223712
时间序列的切片
ts['2018-9-23':] #时间序列的切片
2018-09-23 0.005519
2018-09-24 -1.374038
2018-09-25 1.769112
2018-09-26 -0.000306
Freq: D, dtype: float64
ts.truncate(before='2018-9-24') #使用truncate方法向后切片
2018-09-24 -1.374038
2018-09-25 1.769112
2018-09-26 -0.000306
Freq: D, dtype: float64
ts.truncate(after='2016-1-4') #向前切片
2016-01-01 -1.776334
2016-01-02 -0.488550
2016-01-03 -1.299889
2016-01-04 -1.883413
Freq: D, dtype: float64
含有重复索引的时间序列的分组处理
index = pd.DatetimeIndex(['1/1/2017','1/1/2017','1/2/2017','1/3/2017'])
dup_ta = pd.Series(np.arange(4),index=index)
dup_ta
2017-01-01 0
2017-01-01 1
2017-01-02 2
2017-01-03 3
dtype: int32
dup_ta.groupby(level=0).mean()
以上这篇Pandas时间序列基础详解(转换,索引,切片)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。