时间处理date_range,truncate,Timestamp,Period,Timedelta,resample,rolling

本文主要是介绍时间处理date_range,truncate,Timestamp,Period,Timedelta,resample,rolling,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

    • 1. date_range
    • 2. truncate 过滤
    • 3. Timestamp, Period, Timedelta
        • 3.1 Timestamp 时间戳
        • 3.2 Period 时间区间
        • 3.3 Timedelta 时间差
        • 3.4 时间转换
    • 4. period_range
    • 5. 时间索引
    • 6. 时间戳Timestamp 和时间周期period 转换
    • 7. 重采样 resample
    • 8. 插值方法 fill
    • 9. Moving Window Functions 滑动窗口 rolling

1. date_range

  • 时间戳 ( timestamp )
  • 固定周期 ( period )
  • 时间间隔 ( interval )

可以指定开始时间与周期

  • H:小时
  • D:天
  • M:月
import numpy as np
import pandas as pdrng = pd.date_range('2018-08-08', periods=10, freq='3D')
rng

在这里插入图片描述

import datetimetime = pd.Series(np.random.randn(20), index=pd.date_range(datetime.datetime(2018,8,8),periods=20))
time

2018-08-08 -0.116898
2018-08-09 0.236001
2018-08-10 0.465807

2018-08-26 1.008301
2018-08-27 0.225361
Freq: D, dtype: float64

2. truncate 过滤

time.truncate(before = '2018-8-15')time.truncate(after = '2018-8-15')

2018-08-15 -1.244359
2018-08-16 1.043819
2018-08-17 1.870143

2018-08-26 1.008301
2018-08-27 0.225361
Freq: D, dtype: float64
在这里插入图片描述

time['2018-8-10' : '2018-8-14']

2018-08-10 0.465807
2018-08-11 1.365110
2018-08-12 -2.545710
2018-08-13 1.568111
2018-08-15 -1.244359
Freq: D, dtype: float64

data = pd.date_range('2018-1-1', '2019-1-1', freq='M')
data

在这里插入图片描述

3. Timestamp, Period,

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