利用Python进行数据分析（5）- 时间序列基础

Python-for-data-时间序列、频率和移位

本文中主要介绍的是pandas中时间序列基础、日期生成及选择、频率和移位等。

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时间序列基础

pandas中的基础时间序列种类是时间戳索引的Series；在pandas的外部则表现为Python字符串或者datatime对象。

时间序列作为S型数据索引（不连续）

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生成连续的S型数据索引

通过date_range方法实现，4个参数：

• 开始时间

• 结束时间

• 频率，默认是天

• 指定的长度

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时间序列算术上的对齐

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索引、选择、子集

索引

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选择

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重复索引的处理

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日期范围、频率和移位

日期范围

两个主要的函数：

• date_range：生成的是DatetimeIndex格式的日期序列

• period_range：生成PeriodIndex的时期日期序列

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频率和日期偏置

pandas中的频率由基础频率和倍数频率组成。

• 基础频率通常会有字符串别名

• 基础频率前面放置一个倍数，形成倍数频率

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  生成带频率的数据

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  锚定偏置量

  频率描述点的时间并不是均匀分布的，'M'表示月末，'BM'表示月内最后的工作日，取决于当月天数

  移位shift

  Shift用法

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  使用偏置进行移位日期

  pandas日期偏置可以使用datetime或者Timestamp对象完成

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  锚定偏置量

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  移位和groupby连用

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