5 | Pandas日期操作教程

文章目录

  • Pandas日期操作教程
    • 1. 导入 Pandas 和准备数据
    • 2. 将日期作为索引
    • 3. 重采样和时间窗口
      • 重采样
      • 时间窗口
    • 4. 日期偏移
    • 5. 时间差计算
    • 6. `dt`属性
      • 提取日期时间的各个组成部分
      • 计算时间差

Pandas日期操作教程

在数据分析和数据科学的领域中,经常会遇到时间序列数据。Pandas是Python中非常强大的数据处理库,提供了许多方便的日期操作和处理工具,用于处理时间序列数据。在本教程中,我们将介绍Pandas中常见的日期操作和处理方法,帮助您更好地理解和分析时间序列数据。

1. 导入 Pandas 和准备数据

首先,确保您已经安装了Pandas库。然后,我们导入Pandas并准备一些时间序列数据作为示例:

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