熊猫|时间序列操纵基础

原文:https://www.geeksforgeeks.org/pandas-时间序列基本操作/

虽然时间序列也可以在 scikit-learn 中获得，但是 Pandas 有一些编辑过的更多特性。在熊猫的这个模块中，我们可以包含每条记录的日期和时间，并且可以获取数据帧的记录。我们可以通过名为时间序列的熊猫模块找出一定日期和时间范围内的数据。让我们讨论一些主要目标来介绍熊猫的时间序列分析。 目标时间序列分析

• 创建日期系列
• 使用数据时间戳
• 将字符串数据转换为时间戳
• 使用时间戳进行数据切片
• 对时间序列进行重新采样，以获得不同时间段的汇总/汇总统计数据
• 处理丢失的数据

现在，让我们对一些数据做一些实际分析，以展示熊猫时间序列的用途。 代码#1:

蟒蛇 3

import pandas as pd
from datetime import datetime
import numpy as np

range_date = pd.date_range(start ='1/1/2019', end ='1/08/2019',
                                                   freq ='Min')
print(range_date)

Output: 

DatetimeIndex(['2019-01-01 00:00:00', '2019-01-01 00:01:00',
               '2019-01-01 00:02:00', '2019-01-01 00:03:00',
               '2019-01-01 00:04:00', '2019-01-01 00:05:00',
               '2019-01-01 00:06:00', '2019-01-01 00:07:00',
               '2019-01-01 00:08:00', '2019-01-01 00:09:00',
               ...
               '2019-01-07 23:51:00', '2019-01-07 23:52:00',
               '2019-01-07 23:53:00', '2019-01-07 23:54:00',
               '2019-01-07 23:55:00', '2019-01-07 23:56:00',
               '2019-01-07 23:57:00', '2019-01-07 23:58:00',
               '2019-01-07 23:59:00', '2019-01-08 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', length=10081, freq='T')

---

我们一直在努力

apachecn/AiLearning

---