时间序列1
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2022-08-03
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时间序列
日期和时间数据的类型及工具
字符串与datetime互相转换
时间序列基础
索引、选择、子集
日期范围、频率和位移
含有重复索引的时间序列
生成日期范围
频率和日期偏置
移位（前向和后向）日期
时区处理
时间区间和区间算术
时区的本地化和转换
时区感知时间戳对象的操作
不同时区间的操作
区间频率转换
季度区间频率
将时间戳转换为区间（以及逆转换）
从数组生成PeriodIndex
重新采样与频率转换
向下采样
向上采样
使用区间进行重新采样
datetime.datetime类
模块中的类型
date
time
datetime
timedelta
tzinfo
年、月、日
小时、分钟、秒、微秒
日期和时间
两个datetime之差
用于存储时区信息的基本类型
可以使用一个str方法或传递一个指定的格式给strftime方法来对datetime对戏那个和
pandas的Timestamp对象进行格式化
str(datetime(2011, 1, 3)).strftime('%Y-%m-%d')
datetime.strftime(value, '%Y-%m-%d')
strftime
dateutil.parser.parse
不用规定日期格式
dayfirst=True
to_datetime方法
转换不同的日期表示格式
处理缺失值
NaT
时间戳的NULL
选择时间序列的索引和pandas.Series等类似
切片返回视图
truncate
在两个日期间对Series进行切片
参数
before
after
axis
copy
boolen
Return a copy of the tuncated section
is_unique属性
判断索引是否唯一
可以配合groupby方法使用
pandas.date_range
参数
start
periods
end
用于生成范围的数字
默认保留开始或结束时间戳的时间
normalize
boolen
时间戳标准化为零点
频率
基础频率*倍数
freq
频率
偏置
4h
Hour(4)+Minute(30)
1h30min
锚定偏置量
非均匀分布的频率描述点的时间
月末某星期的日期
week of month(WOM)
每月第三个星期五
WOM-3FRI
shift
+
-
向后
向前
计算时间序列或DataFrame多列时间序列的百分比变化
ts/ts.shift(1)-1
freq参数
推移时间戳
使用偏置进行移位日期
使用datetime或Timestamp对象完成
rollforward
rollback
默认情况下，pandas中的时间序列是时区简单型的
pytz.timezone
tz_localize
索引的tz属性是None
tz
从简单时区转换到本地化时区
ts.tz_localize('UTC')
tz_convert
将已经被本地化为某个特定时区的时间序列转换为另一个时区
Timestamp同样包含tz_localize和tz_convert方法
也是DatetimeIndex的实例方法
两个时区不同的时间序列需要联合，结果将是UTC时间的
result=ts1+ts2
result是UTC的
asfreq
Q-JAN到Q-DEC
to_period方法
通过将数组和频率传递给PeriodIndex，可以联合这些数组形成DataFrame的索引
基础
Period类
freq参数
可以直接进行算术运算
period_range函数
构造规则区间序列
PeriodIndex类
存储的是区间的序列
可以作为任意pandas数据结构的轴索引
将区间和PeriodIndex对象转换为其他的频率
how参数
start
end
period_range
生成季度序列
将通过时间戳索引的Series和DataFrame转换为区间
to_timestamp方法
将区间再转换为时间戳
how参数
插值
将更高频率的数据聚合到低频率
将低频率转换到高频率
期望的频率定义了用于对时间序列切片以聚合的箱体边界
基础
resample
转换所有频率的工具
参数
freq
表明所需采样频率的字符串或DataOffset对象
axis
fill_method
向上采样时的插值方式
closed
向下采样中，每个间隔的哪一段时封闭的
right
left
label
向下采样中，如何使用right或left的箱标签标记聚合结果
loffset
对箱标签进行时间调校
-1s/Second(-1)可以将聚合标间向前移动一秒
limit
填充区间的最大值
kind
对区间或时间戳的聚合；默认为时间序列索引的类型
convention
用于将低频周期转换为高频的约定(start或end)，默认为end
OHLCts.resample().ohlc()
asfreq
在不聚合的情况下转换到高频率
fillna
reindex
bfill
ffill
向前填充
向后填充
Q-JAN到Q-DEC
目标频率必须是原频率的子区间
目标频率必须是原频率的父区间
移动窗口函数
rolling算子
在Series或DataFrame上通过一个window进行调用
expanding算子
计算扩展窗口平均值
扩展平均值从时间序列的起始位置开始时间窗口，并增加窗口的大小，直到它涵盖整个
序列
ew算子
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