pandas的排序,pandas时间序列相关数据集
本文主要详细介绍熊猫时间序列数据。本文中的示例代码非常详细，具有一定的参考价值。感兴趣的朋友可以参考一下，希望能帮到你。
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熊猫时间序列数据一、python -datetime模块1中的时间表示。兑换当前时间2。指定时间3。操作2。熊猫加工时间序列1。警察。时间戳()2。警察。时间增量()3。操作4。时间索引摘要。
Pandas时序数据
在数据分析中，时间序列数据是一种非常重要的数据。事物的发展总是伴随着时间的推移，各个时间点都会产生数据。
一、python中的时间表示-datetime模块
Python的标准库datetime支持时间的创建和处理，Pandas的时间时序模块是在datetime的基础上建立的。
1.换取当前时间
导入日期时间
now=datetime . datetime . now()# 2022-03-06 18:43:49.506048
now的全貌如下，是一个datetime对象：
现在： datetime.datetime(2022，3，6，18，37，10，132078)
datetime.datetime对象的常用方法：
(1)strftime():转换datetime对象的格式。使用包含%的占位符来编写目标格式，例如：
new form=now . strftime( % Y-% m-% d(% h :% m :% S))
# 2022-03-06 (18336052:31)是字符串类型。
各占位符的含义如下
% y两位数的年份表示法(00-99)
% Y四位数年份表示法(000-9999)
第% m个月(01-12)
一个月中的第% d天(0-31)
24小时制中的% h小时(0-23)
% I 12小时制(01-12)
% M分钟(00=59)
% S秒(00-59)
% a本地简化周名
% A本地整周名称
% b本地简化月份名称
% B本地完整月份名称
% c本地对应的日期表示和时间表示
% j年中的一天(001-366)
相当于当地上午或下午的百分比
% U一年中的周数(00-53)星期日是一周的开始。
% w周(0-6)，星期日是一周的开始。
% W一年中的周数(00-53)星期一是一周的开始。
% x本地对应日期表示
% X本地对应时间表示
% Z当前时区的名称。
%%%这个数字本身
2.指定时间
将相应的参数传入datetime.datetime()，默认情况下，从最大到最小单位指定。
生日=datetime . datetime(2001年1月、11月)#默认情况下指定
打印(生日)
它也可以由参数指定，其中year，monnth，
day三个参数必须指定
yesterday = pd.Timestamp(2022, 3, 5) # 2022-03-05 00:00:00
3.运算
(1)datetime.datetime对象之间支持减法运算，得到的是一个datetime.timedelta对象
delta = yeaterday - birthday # 7723 days, 0:00:00
二、Pandas处理时序序列
1.pd.Timestamp()
pd.Timestamp()是Pandas定义事时间的主要函数, 支持更丰富的定义时间的构造方法
（1） 根据datetime.datetime对象
now = pd.Timestamp(datetime.datetime.now())
(2) 根据字符串
today = pd.Timestamp("2022-03-06")
(3) 更具指定的参数
yesterday = pd.Timestamp(2022, 3, 5) # 2022-03-05 00:00:00
(4) 根据时间戳
pd.Timestamp(1646565103.114923, unit="s") # unit指定单位为秒
2.pd.Timedelta()
pd.Timedelta()用于创建时间差对象，也具有与pd.Timestamp()类似的构造方法。
(1) 根据字符串创建
oneDay = pd.Timedelta("1 days") # 1 days 00:00:00
(2) 指定参数创建
oneDay = pd.Timedelta(days=1) # 1 days 00:00:00
3.运算
与`datetime`模块运算类似，`pandas`的`Timestamp`对象之间相减可以得到`Timedelta`对象。
4.时间索引
数据表中长常使用时间作为索引，pandas支持创建长时间序列
(1)pd.to_datetime()
pd.to_datetime()支持将时间对象和类时间字符串转化为DatetimeIndex对象。
index = pd.to_datetime(["03/06/2022", datetime.datetime.now()])
(2)pd.date_range()
pd.date_range()可以给定开始时间或者结束时间，并且指定周期数据，周期频率，会自动生成在此范围的时间索引数据：
index = pd.date_range(start="2022-01-01", periods=10)
如果要跳过休息日可以使用pd.bdate_range()函数
总结
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