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pandas如何处理python3中的时间?

小妮浅浅

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是熊猫的意思,加了s之后难道是一群熊猫吗?事实并不是如此,不过它的用法也跟熊猫一样可以,在处理时间上面可以进行各种操作,像熊猫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。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心

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