python+pandas+时间、日期以及时间序列处理方法
先简单的了解下日期和时间数据类型及工具 python标准库包含于日期(date)和时间(time)数据的数据类型，datetime、time以及calendar模块会被经常用到。 datetime以毫秒形式存储日期和时间，datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差。 给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta，会产生一个新的对象
from datetime import datetime
from datetime import timedelta
now = datetime.now()
now
datetime.datetime(2017, 6, 27, 15, 56, 56, 167000)
datetime参数：datetime(year, month, day[, hour[, minute[, second[, microsecond[,tzinfo]]]]])
delta = now - datetime(2017,6,27,10,10,10,10)
delta
datetime.timedelta(0, 20806, 166990)
delta.days
0
delta.seconds
20806
delta.microseconds
166990
只有这三个参数了！ datetime模块中的数据类型
类型 说明
date 以公历形式存储日历日期(年、月、日)
time 将时间存储为时、分、秒、毫秒
datetime 存储日期和时间
timedelta 表示两个datetime值之间的差(日、秒、毫秒)
字符串和datetime的相互转换
1)python标准库函数 日期转换成字符串：利用str 或strftime 字符串转换成日期：datetime.strptime
stamp = datetime(2017,6,27)
str(stamp)
'2017-06-27 00:00:00'
stamp.strftime('%y-%m-%d')#%Y是4位年，%y是2位年
'17-06-27'
#对多个时间进行解析成字符串
date = ['2017-6-26','2017-6-27']
datetime2 = [datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d') for x in date]
datetime2
[datetime.datetime(2017, 6, 26, 0, 0), datetime.datetime(2017, 6, 27, 0, 0)]
2)第三方库dateutil.parser的时间解析函数
pandas通常用于处理成组日期，不管这些日期是DataFrame的轴索引还是列，to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。
date
['2017-6-26', '2017-6-27']
import pandas as pd
pd.to_datetime(date)
DatetimeIndex(['2017-06-26', '2017-06-27'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
datetime 格式定义
代码 说明
%Y 4位数的年
%y 2位数的年
%m 2位数的月[01,12]
%d 2位数的日[01，31]
%H 时(24小时制)[00,23]
%l 时(12小时制)[01,12]
%M 2位数的分[00,59]
%S 秒[00,61]有闰秒的存在
%w 用整数表示的星期几[0(星期天)，6]
%F %Y-%m-%d简写形式例如，2017-06-27
%D %m/%d/%y简写形式
pandas时间序列基础以及时间、日期处理
pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳(时间点)(通常以python字符串或datetime对象表示)为索引的Series：
dates = ['2017-06-20','2017-06-21',\
'2017-06-22','2017-06-23','2017-06-24','2017-06-25','2017-06-26','2017-06-27']
import numpy as np
ts = pd.Series(np.random.randn(8),index = pd.to_datetime(dates))
ts
2017-06-20 0.788811
2017-06-21 0.372555
2017-06-22 0.009967
2017-06-23 -1.024626
2017-06-24 0.981214
2017-06-25 0.314127
2017-06-26 -0.127258
2017-06-27 1.919773
dtype: float64
ts.index
DatetimeIndex(['2017-06-20', '2017-06-21', '2017-06-22', '2017-06-23',
'2017-06-24', '2017-06-25', '2017-06-26', '2017-06-27'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
pandas不同索引的时间序列之间的算术运算会自动按日期对齐
ts[::2]#从前往后每隔两个取数据
2017-06-20 0.788811
2017-06-22 0.009967
2017-06-24 0.981214
2017-06-26 -0.127258
dtype: float64
ts[::-2]#从后往前逆序每隔两个取数据
2017-06-27 1.919773
2017-06-25 0.314127
2017-06-23 -1.024626
2017-06-21 0.372555
dtype: float64
ts + ts[::2]#自动数据对齐
2017-06-20 1.577621
2017-06-21 NaN
2017-06-22 0.019935
2017-06-23 NaN
2017-06-24 1.962429
2017-06-25 NaN
2017-06-26 -0.254516
2017-06-27 NaN
dtype: float64
索引为日期的Series和DataFrame数据的索引、选取以及子集构造
方法：
1).index[number_int]
2)[一个可以被解析为日期的字符串]
3)对于，较长的时间序列，只需传入‘年'或‘年月'可返回对应的数据切片
4)通过时间范围进行切片索引
ts
2017-06-20 0.788811
2017-06-21 0.372555
2017-06-22 0.009967
2017-06-23 -1.024626
2017-06-24 0.981214
2017-06-25 0.314127
2017-06-26 -0.127258
2017-06-27 1.919773
dtype: float64
ts[ts.index[2]]
0.0099673896063391908
ts['2017-06-21']#传入可以被解析成日期的字符串
0.37255538918121028
ts['21/06/2017']
0.37255538918121028
ts['20170621']
0.37255538918121028
ts['2017-06']#传入年或年月
2017-06-20 0.788811
2017-06-21 0.372555
2017-06-22 0.009967
2017-06-23 -1.024626
2017-06-24 0.981214
2017-06-25 0.314127
2017-06-26 -0.127258
2017-06-27 1.919773
dtype: float64
ts['2017-06-20':'2017-06-23']#时间范围进行切片
2017-06-20 0.788811
2017-06-21 0.372555
2017-06-22 0.009967
2017-06-23 -1.024626
dtype: float64
带有重复索引的时间序列
1).index.is_unique检查索引日期是否是唯一的
2)对非唯一时间戳的数据进行聚合，通过groupby，并传入level = 0(索引的唯一一层)
dates = pd.DatetimeIndex(['2017/06/01','2017/06/02','2017/06/02','2017/06/02','2017/06/03'])
dates
DatetimeIndex(['2017-06-01', '2017-06-02', '2017-06-02', '2017-06-02',
'2017-06-03'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
dup_ts = pd.Series(np.arange(5),index = dates)
dup_ts
2017-06-01 0
2017-06-02 1
2017-06-02 2
2017-06-02 3
2017-06-03 4
dtype: int32
dup_ts.index.is_unique
False
dup_ts['2017-06-02']
2017-06-02 1
2017-06-02 2
2017-06-02 3
dtype: int32
grouped = dup_ts.groupby(level=0).mean()
grouped
2017-06-01 0
2017-06-02 2
2017-06-03 4
dtype: int32
dup_df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape((5,2)),index = dates )
dup_df
0 1
2017-06-01 0 1
2017-06-02 2 3
2017-06-02 4 5
2017-06-02 6 7
2017-06-03 8 9
grouped_df = dup_df.groupby(level=0).mean()##针对DataFrame
grouped_df
总结
1)字符串、日期的转换方法
2)日期和时间的主要python，datetime、timedelta、pandas.to_datetime等
3)以时间为索引的Series和DataFrame的索引、切片
4)带有重复时间索引时的索引，.groupby(level=0)应用
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