熊猫如何利用时间序列？
python 中的 pandas 库提供了一套标准的时间序列工具和数据算法。通过这种方式，我们可以高效地处理非常大的时间序列，并轻松地对不规则和固定频率的时间序列进行切片、聚合和重采样。
时间序列数据是结构化数据的一种重要形式，广泛应用于金融、经济、生态等领域。在许多时间点观察或测量的任何东西都形成一个时间序列。
- 时间戳:这些是特定的时刻
- 固定期间:这将表示例如 5 月 25 日或 1999 年全年。
日期时间中的模块
- 日期:该模块用于以年、月、日的格式存储日历。
- 时间:该模块用于以小时、分钟、秒和微秒的格式获取和显示时间。
- 日期时间:该模块用于存储日期和时间。
- 时间增量:该模块用于获取两个日期时间值之间的差值。
以下是描述如何在熊猫库中利用时间序列的各种示例:
例 1: 显示当前日期和时间。在这个程序中，我们将显示当前的日期和时间。
Python 3
# import datetime module
# for getting date and time
from datetime import datetime
# command to display
# current date and time
datetime.now()
输出:
示例 2: 从模块中单独显示小时、分钟、秒、月、年、日的程序。
Python 3
# import module
from datetime import datetime
# display all attributes
a=datetime.now()
print(a.year)
print(a.day)
print(a.month)
print(a.hour)
print(a.minute)
print(a.second)
print(a.microsecond)
print(a.date)
输出:
例 3: 两个日期的差异。我们可以使用 timedelta 模块获得小时、天和分钟的差异。
Python 3
# importing time delta module
from datetime import timedelta
# subtracting date from year 2027 to 2021
deltaresult = datetime(2027, 5, 7) - datetime(2021, 6, 24)
# display the result
print(deltaresult)
# to get days
print(deltaresult.days)
# to get seconds difference
print(deltaresult.seconds)
输出:
如果要生成时间序列数据，python 会支持 date_range 模块。这将生成给定频率内的日期。它可以在熊猫模块中找到。
语法:pandas . date _ range(start =无，end =无，periods =无，freq =无)
参数:
- 开始:从开始日期开始的开始日期时间。
- 结束:指定结束日期时间。
- freq: 代表像小时、分钟或秒这样的频率。
例 4: 在这个程序中，我们可以从 2021 年 1 月 1 日开始，使用 date_range 方法显示截止到 3 月的日期。
Python 3
# importing pandas module
import pandas as pd
# using date_range function to generate
# dates from january 1 2021 to
# march 16 2021 as periods = 75
dates = pd.date_range('1/1/2021', periods=75)
print(dates)
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