3.11 时间处理对象
pandas 时间对象处理¶
时间序列类型 时间戳：特定时刻 固定时期：如2017年7月 时间间隔：起始时间-结束时间 Python标准库处理时间对象：datetime 灵活处理时间对象：dateutil dateutil.parser.parse() 成组处理时间对象：pandas pd.to_datetime()
In [11]:
import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
In [2]:
datetime.datetime.strptime('2010-01-01','%Y-%m-%d')
Out[2]:
In [3]:
datetime.datetime.strptime('2010/01/01','%Y/%m/%d')
Out[3]:
In [4]:
import dateutil
In [6]:
dateutil.parser.parse('03/08/2020 14:35')
Out[6]:
In [7]:
dateutil.parser.parse('2020-Mar-8')
Out[7]:
In [13]:
pd.to_datetime(['2001-01-01','2020/Mar/08'])
Out[13]:
pandas-时间对象处理javascript
| 产生时间对象数组 | pd.date_range |
|---|---|
| start | 开始时间 |
| end | 结束时间 |
| periods | 时间长度 |
| freq | 时间频率，默认为D，可选Hour,Week,Business,Sem,Month,（min）T（es）,S（econd）,A（year） |
In [15]:
pd.date_range('2019/7/23','2021/7/23')
Out[15]:
In [16]:
pd.date_range('2019-7-23',periods=720)
Out[16]:
In [17]:
pd.date_range('2019/7/23',periods=30,freq='M')
Out[17]:
In [18]:
pd.date_range('2019-7-23',periods=30,freq='W-MON')
Out[18]:
B business day frequency C custom business day frequency (experimental) D calendar day frequency W weekly frequency M month end frequency SM semi-month end frequency (15th and end of month) BM business month end frequency CBM custom business month end frequency MS month start frequency SMS semi-month start frequency (1st and 15th) BMS business month start frequency CBMS custom business month start frequency Q quarter end frequency BQ business quarter endfrequency QS quarter start frequency BQS business quarter start frequency A year end frequency BA business year end frequency AS year start frequency BAS business year start frequency BH business hour frequency H hourly frequency T, min minutely frequency S secondly frequency L, ms milliseconds U, us microseconds N nanoseconds
In [23]:
pd.date_range('2019-7-23',periods=60,freq='B') #B Business Day
Out[23]:
In [24]:
dt = _
dt[0]
Out[24]:
In [27]:
dt[0].to_pydatetime()
Out[27]:
pandas 时间序列¶
时间序列就是以时间对象为索引的 Series 或 Dataframe。
datetime对象做为索引时是存储在 DatetimeIndex对象中的。
时间序列特殊功能
传入“年”或“年月”做为切片方式
传入日期范围做为切片方式
丰富的函数支持：resample, truncate，
In [29]:
sr = pd.Series(np.arange(100),index=pd.date_range('2020-3-8',periods=100))
In [30]:
sr
Out[30]:
In [31]:
sr.index
Out[31]:
In [32]:
sr['2020-3']
Out[32]:
In [33]:
sr['2020-3':'2020-4']
Out[33]:
In [34]:
sr.resample('W').sum()
Out[34]:
In [36]:
sr.resample('M').sum()
Out[36]:
In [37]:
sr.resample('M').mean()
Out[37]:
In [38]:
sr.truncate(before='2020-4-1')
Out[38]:
pandas 文件处理¶
数据文件经常使用格式：csv（以某间隔符分割数据） pandas读取文件：从文件名、URL、文件对象中加载数据 read_csv 默认分隔符为逗号 read_table 默认分隔符为制表符
| read_csv、read_table | 函数主要参数: |
|---|---|
| sep | 指定分隔符，可用正则表达式如'\s+' |
| header=None | 指定文件无列名 |
| name | 指定列名 |
| index_col | 指定某列做为索引 |
| skip_row | 指定跳过某些行 |
| na_values | 指定某些字符串表示缺失值 |
| parse_dates | 指定某些列是否被解析为日期，类型为布尔值或列表 |
In [39]:
pd.read_csv('600519.csv')
Out[39]:
In [40]:
pd.read_csv('600519.csv',index_col=0)
Out[40]:
In [41]:
pd.read_csv('600519.csv',index_col='date')
Out[41]:
In [42]:
df = pd.read_csv('600519.csv',index_col='date')
In [43]:
df.index[0]
Out[43]:
In [44]:
df.index
Out[44]:
In [46]:
pd.read_csv('600519.csv',index_col='date',parse_dates=True).index
Out[46]:
In [52]:
pd.read_csv('600519.csv',index_col='date',parse_dates=['date']).index
Out[52]:
In [55]:
pd.read_csv('600519.csv',header=None,names=list('abcdefgh'))
Out[55]:
In [56]:
pd.read_csv('600519.csv',header=None,skiprows=[1,2,3])
Out[56]:
In [58]:
pd.read_csv('600519.csv',header=None,skiprows=[1,2,3],na_values=['None'])
Out[58]:
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