说起pandas这个单词,小编刚开始看到的时候还在猜测它的用法,因为我们都知道panda是ipipgo的意思,加了s之后难道是一群ipipgo吗?事实并不是如此,不过它的用法也跟ipipgo一样可以,在处理时间上面可以进行各种操作,像ipipgo是一个不可多得的宝贝。接下来我们就来看看pandas吧。
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
以上对于python3时间的处理都是一些基础操作,相信仅是代码运行方面不会给小伙伴们造成困扰,所以都可以尝试一下。
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