Pandas库是处理时间序列的利器,pandas有着强大的日期数据处理功能,可以按日期筛选数据、按日期显示数据、按日期统计数据。 pandas的实际类型主要分为: timestamp(时间戳) period(时期) timedelta(时间间隔) 常用的日期处理函数有: pd.to_datetime
2.1 时间创建 # 创建时刻数据pd.Timestamp("2024-2-8")Timestamp('2024-02-08 00:00:00')# 创建时期数据，freq（Y：年，M：月，D：日）默认是Dpd.Period("2024-2-8",freq="D")Period('2024-02-08', 'D')# 批量生成时刻数据# periods=4：创建4个时间# freq="D"：按填周期index = pd.date...
当我们获取到Timestamp对象后，就可以通过Timestamp对象提供的方法来获取各种时间属性了，常用的属性获取方法如下：print("当前时间对象：", pd_time8)print("星期几，星期一为0：", pd_time8.dayofweek) print("星期几，字符串表示：", pd_time8.day_name())print("一年中的第几天：", pd_time8.dayofyea...
pandas中Timestamp作为时间类中最基础的,也是最为常用的。在多数情况下,时间相关的字符串都会转换成为Timestamp.pandas提供了to_datetime()函数,能够实现这一目标。 #可以直接通过pandas.to_datetime(),将字符串转化为日期格式df["look_time"] = pd.to_datetime(["look_time"]) 需要注意的是:Timestamp类只能表示...
pd.merge_asof(trades, quotes, on=”timestamp”, by=’ticker’, tolerance=pd.Timedelta(‘10ms’), direction=‘backward’) 4、创建Excel报告 在Pandas中，可以直接用DataFrame创建Excel报告。 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7...
在底层,pandas 使用Timestamp的实例表示时间戳,并使用DatetimeIndex的实例表示时间戳序列。对于常规时间跨度,pandas 使用Period对象表示标量值,并使用PeriodIndex表示跨度序列。未来版本将更好地支持具有任意开始和结束点的不规则间隔。 转换为时间戳 要将Series或类似列表的日期对象(例如字符串、时间戳或混合对象)转换为日期...
df['lock_time']=pd.to_datetime(df['lock_time']) df['lock_time'].head() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 结果如下: 3)Timestamp类只能表示1677年-2262年的时间 pd.Timestamp.min pd.Timestamp.max 1. 2. 结果如下: 4)Timestamp类常用属性 ...
trades['timestamp'] = pd.to_datetime(trades['timestamp'])通过股价报告（tickers）可以合并交易和报价信息，报告中报价可能只比交易迟了10毫秒。如果报价的时间差长于10毫秒，或者没有报价，任何出价和询问报价都是无效的（以苹果股价报告*为例）。*苹果股价报告：AAPL ticker。pd.merge_asof(trades,quotes, on...
【python数据分析(18)】Pandas中时间序列处理(4)pd.to_period()与pd.to_timestamp()数据之间转换以及时间序列索引及切片,1.period时期数据1.1pd.Period()创建时期数据1)pd.Period()参数:一个时间戳+freq参数→freq用于指
Timestamp.max.year - pd.Timestamp.min.year # 585 输出为: 2 Datetime序列的生成 一组时间戳可以组成时间序列,可以用to_datetime和date_range来生成。其中,to_datetime能够把一列时间戳格式的对象转换成为datetime64ns类型的时间序列. datetime64[ns]本质上可以理解为一个大整数,对于一个该类型的序列,可以使用...