Pandas时间序列

Pandas时间序列

1.字符串转换为时间

pd.to_datetime(列)

如下字符串格式可以转换为时间

• 20240704
• 2024.07.04
• 2024/07/04
• 04/07/2024
• 04-July-2024

import pandas as pd

data = {
    '日期': ['2024/07/04', '2024/07/05', '2024/07/06'],
    '运动开始时间': ['16:00', '18:30', '19:00'],
    '运动结束时间': ['17:00', '19:30', '20:00'],
    '运动项目': ['跑步', '游泳', '瑜伽'],
    '运动时长（分钟）': [60, 60, 60]
}

df = pd.DataFrame(data)
df["日期"] = pd.to_datetime(df["日期"])
print(df)

2.获得时间

df.index.属性

有如下属性

属性	说明
year	获得年
month	获得月
day	获得日
weekday	获得星期几，0表示星期一，6表示星期日
quarter	获得季度
is_leap_year	是否为闰年，返回布尔值

import pandas as pd

data = {
    '日期': ['2024/07/04', '2024/07/05', '2024/07/06'],
    '运动开始时间': ['16:00', '18:30', '19:00'],
    '运动结束时间': ['17:00', '19:30', '20:00'],
    '运动项目': ['跑步', '游泳', '瑜伽'],
    '运动时长（分钟）': [60, 60, 60]
}

df = pd.DataFrame(data)
df["日期"] = pd.to_datetime(df["日期"])
df=df.set_index("日期")
print(df.index.day)

3.重采集

df.resample(rule=freq,axis=0或1).统计函数()

freq表示转换频率,有如下值

频率	说明
D	天
M	月
Y	年
Q	季度
W	星期

重采集就基于时间的分组操作

import pandas as pd

data = {
    '日期': ['2024/07/04', '2024/07/05', '2024/07/06'],
    '运动开始时间': ['16:00', '18:30', '19:00'],
    '运动结束时间': ['17:00', '19:30', '20:00'],
    '运动项目': ['跑步', '游泳', '瑜伽'],
    '运动时长（分钟）': [60, 60, 60]
}

df = pd.DataFrame(data)
df["日期"] = pd.to_datetime(df["日期"])
df = df.set_index("日期")
res = df.resample("1D").count()
print(res)

4.移动计算

df.rolling(n)

n表示每次计算的数量