Python中的时间序列数据操作总结

时间序列数据是一种在一段时间内收集的数据类型，它通常用于金融、经济学和气象学等领域，经常通过分析来了解随着时间的推移的趋势和模式,,Pandas是Python中一个强大且流行的数据操作库，特别适合处理时间序列数据。它提供了一系列工具和函数可以轻松加载、操作和分析时间序列数据。,在本文中，我们介绍时间序列数据的索引和切片、重新采样和滚动窗口计算以及其他有用的常见操作，这些都是使用Pandas操作时间序列数据的关键技术。,在Python中，没有专门用于表示日期的内置数据类型。一般情况下都会使用datetime模块提供的datetime对象进行日期时间的操作。,一般情况下我们都会使用字符串的形式存储日期和时间。所以在使用时我们需要将这些字符串进行转换成datetime对象。,一般情况下时间的字符串有以下格式：,strptime 函数以字符串和格式字符串作为参数，返回一个datetime对象。,格式字符串如下：,,还可以使用strftime函数将datetime对象转换回特定格式的字符串表示。,Unix时间(POSIX时间或epoch时间)是一种将时间表示为单个数值的系统。它表示自1970年1月1日星期四00:00:00协调世界时(UTC)以来经过的秒数。,Unix时间和时间戳通常可以互换使用。Unix时间是创建时间戳的标准版本。一般情况下使用整数或浮点数据类型用于存储时间戳和Unix时间。,我们可以使用time模块的mktime方法将datetime对象转换为Unix时间整数。也可以使用datetime模块的fromtimestamp方法。,使用dateutil模块来解析日期字符串获得datetime对象。,Pandas提供了三种日期数据类型:,1、Timestamp或DatetimeIndex:它的功能类似于其他索引类型，但也具有用于时间序列操作的专门函数。,2、period或PeriodIndex:一个有开始和结束的时间间隔。它由固定的间隔组成。,3、Timedelta或TimedeltaIndex:两个日期之间的时间间隔。,在Pandas中，可以使用to_datetime方法将对象转换为datetime数据类型或进行任何其他转换。,我们还可以使用parse_dates参数在任何文件加载时直接声明日期列。,如果是单个时间序列的数据，最好将日期列作为数据集的索引。,Numpy也有自己的datetime类型np.Datetime64。特别是在大型数据集时，向量化是非常有用的，应该优先使用。,下面列出的是一些可能对时间序列有用的函数。,Pandas_datareader是pandas库的一个辅助库。它提供了许多常见的金融时间序列数据。,我们可以使用pandas的date_range方法定义一个日期范围。,,我们可以使用timedelta_range方法创建一个时间序列。,我们dt.strftime方法改变日期列的格式。,解析datetime对象并获得日期的子对象。,还可以重新组合它们。,使用loc方法来过滤DataFrame。,,truncate 可以查询两个时间间隔中的数据,,下面就是对时间序列数据集中的值执行操作。我们使用yfinance库创建一个用于示例的股票数据集。,diff函数可以计算一个元素与另一个元素之间的插值。,,,滚动窗口计算(移动平均线)。,,可以对我们计算的移动平均线进行可视化,,常用的参数：,Pandas有两个方法，shift()和tshift()，它们可以指定倍数移动数据或时间序列的索引。Shift()移位数据，而tshift()移位索引。,,df_shifted,,df_tshifted,在 Pandas 中，操 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。可以获取具有许多不同间隔或周期的日期,,Asfreq方法用于将时间序列转换为指定的频率。,,常用参数:,freq:数据应该转换到的频率。这可以使用字符串别名(例如，’M’表示月，’H’表示小时)或pandas偏移量对象来指定。,method:如何在转换频率时填充缺失值。这可以是’ffill'(向前填充)或’bfill'(向后填充)之类的字符串。,resample可以改变时间序列频率并重新采样。我们可以进行上采样(到更高的频率)或下采样(到更低的频率)。因为我们正在改变频率，所以我们需要使用一个聚合函数(比如均值、最大值等)。,resample方法的参数:,rule:数据重新采样的频率。这可以使用字符串别名(例如，’M’表示月，’H’表示小时)或pandas偏移量对象来指定。,,,使用pct_change方法来计算日期之间的变化百分比。,在Pandas和NumPy等库的帮助下，可以对时间序列数据执行广泛的操作，包括过滤、聚合和转换。本文介绍的是一些在工作中经常遇到的常见操作，希望对你有所帮助。