pandas 时间偏移的实现

Pandas时间偏移的实现

什么是时间偏移？

时间偏移（Timedelta）是Pandas的一种数据类型，用于表示时间间隔或时间差。在Pandas中，时间偏移是由两个日期或时间点之间的时间差表示的。

时间偏移的创建

在Pandas中，可以通过字符串来创建时间偏移。例如，以下代码创建了一个持续1天的时间偏移：

import pandas as pd
offset = pd.Timedelta('1 day')

也可以通过pd.offsets模块创建时间偏移。例如，以下代码等价于上面的代码：

offset = pd.offsets.Day(1)

时间偏移与时间序列的操作

Pandas中的时间序列可以与时间偏移进行运算。例如，可以将一个时间序列加上一个持续1天的时间偏移：

import pandas as pd
dates = pd.date_range("20210101", periods=6)
data = pd.DataFrame({"values": [1, 2, 3, 4, 5, 6]}, index=dates)
data_shift = data.shift(freq=pd.Timedelta('1 day'))

上述代码中，data是一个时间序列，data_shift是将data向后偏移1天之后的时间序列。

时间偏移的类型

Pandas中支持多种类型的时间偏移，包括年份（year）、季度（quarter）、月份（month）、周（week）、天（day）、小时（hour）、分钟（minute）、秒（second）、毫秒（millisecond）、微秒（microsecond）和纳秒（nanosecond）。

例如，以下代码创建了一个持续30天的时间偏移：

import pandas as pd
offset = pd.Timedelta(30, unit='d')

上述代码中，unit='d'指定了时间偏移的单位为天。

时间偏移的组合

Pandas中可以将多个时间偏移组合起来使用。例如，以下代码创建了一个持续1年2个月15天的时间偏移：

import pandas as pd
offset = pd.DateOffset(years=1, months=2, days=15)

上述代码中，years、months和days指定了各自的时间偏移量。

时间偏移的应用

时间偏移在Pandas中有多种实际应用，例如：

• 时间序列的重采样（resampling）：可以使用时间偏移将时间序列的采样频率改变；
• 窗口函数（rolling function）：可以使用时间偏移创建时间窗口，对时间序列进行滑动窗口计算。

示例说明

示例1：重采样

以下代码将一分钟采样的时间序列重采样为每5分钟采样的时间序列：

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20210101', periods=10, freq='T')
data = pd.DataFrame({'values': np.arange(10)}, index=dates)
resampled_data = data.resample('5T').sum()

上述代码中，resample('5T')创建了一个5分钟的时间偏移，将原始时间序列的采样频率改为了5分钟。使用Sum方法将每个5分钟间隔的数据进行求和，生成了新的时间序列。

示例2：窗口函数

以下代码使用一个14天的窗口，对一周内的每小时平均气温进行滑动窗口计算：

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20210101', periods=7*24, freq='H')
data = pd.DataFrame({'temperature': np.random.randint(-10, 30, size=7*24)}, index=dates)
rolling_window = pd.offsets.Day(14)
rolling = data.rolling(window=rolling_window).mean()

上述代码中，pd.offsets.Day(14)创建了一个14天的时间窗口。使用Rolling函数计算每个14天间隔的平均值，生成了新的时间序列。