pythonCopy code# 创建时间范围 date_range = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10', freq='D') # 创建带时间索引的Series time_series = pd.Series(range(10), index=date_range) print(time_series) 9.2 时间序列的操作 代码
Timestamp DatetimeIndex datetime64[ns] Time...deltas Timedelta TimedeltaIndex timedelta64[ns] Time spans Period PeriodIndex period[freq] Date offsets...中,时间戳的最小精度为纳秒ns,由于使用了64位存储,可以表示的时间范围大约可以如下计算: \rm Time\,Range = \frac{2^{64}}{10^9\times 60\times...
between_time start_time, end_time, include_start=NoDefault.no_default, include_end=NoDefault.no_default, inclusive=None, axis=None 来自官网的案例: 如果在参数中,开始时间大于结束时间,则会呈现不同的结果: contains函数 针对Series中的包含字符信息: drop_duplicates函数 ...
For longer time series, a year or only a year and month can be passed to easly select slices of data: longer_ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)) longer_ts[:5] 2000-01-010.4013942000-01-020.7202142000-01-030.4885052000-01-040.4461792000...
通过data_range指定时间序列的起止时间 # Set start and end datesstart ='2016-1-1'end ='2016-2-29'# Create monthly_dates here#这个就是创建一个指定的起止时间,然后有相同的时间间隔monthly_dates = pd.date_range(start=start, end=end, freq='M')# Create monthly here,构造一个时间序列,但是要...
pandas.period_range pandas.timedelta_range pandas.infer_freq pandas.interval_range pandas.eval pandas.tseries.api.guess_datetime_format pandas.util.hash_array pandas.util.hash_pandas_object pandas.api.interchange.from_dataframe Series pandas.Series pandas.Series.index pandas.Series.array pandas.Series....
处理异常值的一种方法是使用四分位数间距(interquartile range,IQR),即第75个四分位数和第25个四分位数之间的差值。如果Q1是第25个四分位数,Q3是第75个四分位数,那么四分位数间距的计算公式为Q3 - Q1。 然后使用四分位数和IQR来定义区间[Q1 - 1.5 * IQR, Q3 + 1.5 * IQR]。所有在此范围之外的点...
用于生成结果帧时使用的列标签。如果数据没有列标签，则默认为RangeIndex（0, 1, 2，…，n）。如果...
在使用engine_kwargs参数时,pandas 将这些参数传递给引擎。因此,重要的是要知道 pandas 内部使用的函数。 对于引擎 openpyxl,pandas 使用openpyxl.load_workbook()来读取(.xlsx)和(.xlsm)文件。 对于引擎 xlrd,pandas 使用xlrd.open_workbook()来读取(.xls)文件。
For longer time series, a year or only a year and month can be passed to easly select slices of data: longer_ts=pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000',periods=1000)) longer_ts[:5] 1. 2. 3. 4. ...