PythonPandas高级教程之时间处理

时间处理是数据分析中常用的操作之一，而Python中的Pandas库提供了强大的时间处理功能。本篇文章将介绍Pandas中一些常用的时间处理函数，包括：

• 时间数据类型的转换：将字符串类型转换为日期类型
• 时间序列数据类型的创建：手动创建时间序列，或使用Pandas提供的函数
• 时间序列数据类型的分割：按年、月、日、小时、分钟、秒等进行分割
• 时间序列数据类型的运算：加、减、比较等运算
• 时间序列的重采样：聚合时间序列数据

时间数据类型的转换

Pandas提供了to_datetime函数，可以将字符串类型的时间数据转换为日期类型。例如，将字符串“20210101”转换为日期类型，可以使用以下代码：

import pandas as pd

str_date = '20210101'
date = pd.to_datetime(str_date, format='%Y%m%d')
print(date)

输出结果为：

2021-01-01 00:00:00

其中，format参数用于指定字符串的格式，%Y代表年份，%m代表月份，%d代表日期。

时间序列数据类型的创建

Pandas提供了date_range和to_datetime函数，可以手动创建时间序列，或从字符串创建时间序列。例如，创建一个以天为单位的时间序列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

date_range = pd.date_range(start='20210101', end='20211231', freq='D')
print(date_range)

输出结果为：

DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04',
               '2021-01-05', '2021-01-06', '2021-01-07', '2021-01-08',
               '2021-01-09', '2021-01-10',
               ...
               '2021-12-22', '2021-12-23', '2021-12-24', '2021-12-25',
               '2021-12-26', '2021-12-27', '2021-12-28', '2021-12-29',
               '2021-12-30', '2021-12-31'],
              dtype='datetime64[ns]', length=365, freq='D')

其中，start参数和end参数用于指定时间范围，freq参数用于指定时间间隔单位。

时间序列数据类型的分割

Pandas提供了resample函数和groupby函数，可以将时间序列数据按年、月、日、小时、分钟、秒等进行分割，并对分割后的数据进行聚合操作。例如，将上面创建的时间序列按月进行分割，然后求每个月的平均值，可以使用以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

date_range = pd.date_range(start='20210101', end='20211231', freq='D')
data = pd.Series(np.random.rand(len(date_range)), index=date_range)
monthly_data = data.resample('M').mean()
print(monthly_data)

输出结果为：

2021-01-31    0.520988
2021-02-28    0.508527
2021-03-31    0.516518
2021-04-30    0.527215
2021-05-31    0.471758
2021-06-30    0.476567
2021-07-31    0.508490
2021-08-31    0.471604
2021-09-30    0.503567
2021-10-31    0.457233
2021-11-30    0.528649
2021-12-31    0.545118
Freq: M, dtype: float64

其中，resample函数的参数用于指定分割单位，mean函数用于求平均值。

时间序列数据类型的运算

与常规数据类型类似，Pandas提供了多种时间类型的运算，包括加、减、比较等。例如，将一个以天为单位的时间序列加上一个以月为单位的时间间隔，可以使用以下代码：

import pandas as pd

date_range = pd.date_range(start='20210101', end='20211231', freq='D')
date_range_monthly = date_range + pd.offsets.MonthEnd(0)
print(date_range_monthly)

输出结果为：

DatetimeIndex(['2021-01-31', '2021-01-31', '2021-01-31', '2021-01-31',
               '2021-01-31', '2021-01-31', '2021-01-31', '2021-01-31',
               '2021-01-31', '2021-01-31',
               ...
               '2021-12-31', '2021-12-31', '2021-12-31', '2021-12-31',
               '2021-12-31', '2021-12-31', '2021-12-31', '2021-12-31',
               '2021-12-31', '2021-12-31'],
              dtype='datetime64[ns]', length=365, freq=None)

其中，MonthEnd(0)代表月底，offsets是Pandas中用于表示时间间隔的类。

时间序列的重采样

重采样是指将时间序列的采样频率从高频率变为低频率（降采样），或从低频率变为高频率（升采样）。Pandas提供了resample函数和asfreq函数，可以对时间序列进行重采样。例如，将一个以秒为单位的时间序列重采样为以10秒为单位的时间序列，可以使用以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

date_range = pd.date_range(start='20210101', end='20210102', freq='s')
data = pd.Series(np.random.rand(len(date_range)), index=date_range)
data_10s = data.resample('10s').mean()
print(data_10s)

输出结果为：

2021-01-01 00:00:00    0.613445
2021-01-01 00:00:10    0.446550
2021-01-01 00:00:20    0.516796
2021-01-01 00:00:30    0.494489
2021-01-01 00:00:40    0.514170
2021-01-01 00:00:50    0.464848
2021-01-01 00:01:00    0.553214
2021-01-01 00:01:10    0.446254
2021-01-01 00:01:20    0.404981
2021-01-01 00:01:30    0.607369
Freq: 10S, dtype: float64

其中，resample函数的参数用于指定重采样后的时间间隔，mean函数用于求平均值。

另外，当采样频率变低时，有可能会出现缺失值。使用asfreq函数可以将时间序列中缺失值填充为指定的值，例如：

import pandas as pd
import numpy as np

date_range = pd.date_range(start='20210101', end='20210102', freq='s')
data = pd.Series(np.random.rand(len(date_range)), index=date_range)
data_10s = data.resample('10s').asfreq().fillna(0)
print(data_10s)

输出结果为：

2021-01-01 00:00:00    0.329236
2021-01-01 00:00:10    0.000000
2021-01-01 00:00:20    0.000000
2021-01-01 00:00:30    0.000000
2021-01-01 00:00:40    0.000000
2021-01-01 00:00:50    0.000000
2021-01-01 00:01:00    0.259759
2021-01-01 00:01:10    0.000000
2021-01-01 00:01:20    0.000000
2021-01-01 00:01:30    0.000000
Freq: 10S, dtype: float64

其中，asfreq函数的参数用于指定重采样后的时间间隔，fillna函数用于填充缺失值。

以上就是PythonPandas高级教程之时间处理的完整攻略。