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Pandas时间戳索引-DatetimeIndex
pd.DatetimeIndex()与TimeSeries时间序列
pd.DatetimeIndex()可以直接生成时间戳索引，支持使用str、datetime.datetime。
单个时间戳的类型为Timestamp，多个时间戳的类型为DatetimeIndex，示例如下：
rng = pd.DatetimeIndex(['12/1/2017','12/2/2017','12/3/2017','12/4/2017','12/5/2017'])
print(rng,type(rng))
print(rng[0],type(rng[0]))
>>>
DatetimeIndex(['2017-12-01', '2017-12-02', '2017-12-03', '2017-12-04',
'2017-12-05'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None) <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>
2017-12-01 00:00:00 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
什么是TimeSeries时间序列？
以DatetimeIndex为index的Series，为TimeSries时间序列
举个栗子：
st = pd.Series(np.random.rand(len(rng)), index = rng)
print(st,type(st))
print(st.index)
>>>
2017-12-01 0.081920
2017-12-02 0.921781
2017-12-03 0.489779
2017-12-04 0.257632
2017-12-05 0.805373
dtype: float64 <class 'pandas.core.series.Series'>
DatetimeIndex(['2017-12-01', '2017-12-02', '2017-12-03', '2017-12-04',
'2017-12-05'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
pd.date_range()-生成日期范围
pd.date_range()生成日期范围有两种生成方式(默认频率是day)：
- 起始时间(start) + 结束时间(end)
- 起始时间(start)/结束时间(end) + 偏移量(periods)
举个栗子：
date1 = pd.date_range('2017/1/1','2017/10/1',normalize=True)
print(date1)
date2 = pd.date_range(start = '1/1/2017', periods = 10)
print(date2)
date3 = pd.date_range(end = '1/30/2017 15:00:00', periods = 10,normalize=True) # 增加了时、分、秒
print(date3)
>>>
DatetimeIndex(['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03', '2017-01-04',
'2017-01-05', '2017-01-06', '2017-01-07', '2017-01-08',
'2017-01-09', '2017-01-10',
...
'2017-09-22', '2017-09-23', '2017-09-24', '2017-09-25',
'2017-09-26', '2017-09-27', '2017-09-28', '2017-09-29',
'2017-09-30', '2017-10-01'],
dtype='datetime64[ns]', length=274, freq='D')
DatetimeIndex(['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03', '2017-01-04',
'2017-01-05', '2017-01-06', '2017-01-07', '2017-01-08',
'2017-01-09', '2017-01-10'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
DatetimeIndex(['2017-01-21', '2017-01-22', '2017-01-23', '2017-01-24',
'2017-01-25', '2017-01-26', '2017-01-27', '2017-01-28',
'2017-01-29', '2017-01-30'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
pd.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq='D', tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs)
其中常用参数含义如下：
- start：开始时间
- end：结束时间
- periods：偏移量
- freq：频率，默认天，pd.date_range()默认频率为日历日，pd.bdate_range()默认频率为工作日
- tz：时区
- normalize：时间参数值正则化到午夜时间戳
- closed：默认为None的情况下，左闭右闭，left则左闭右开，right则左开右闭
举个栗子对normalize参数进行实际运用：
rng4 = pd.date_range(start = '1/1/2017 15:30', periods = 10, name = 'hello world!', normalize = True)
print(rng4)
>>>
DatetimeIndex(['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03', '2017-01-04',
'2017-01-05', '2017-01-06', '2017-01-07', '2017-01-08',
'2017-01-09', '2017-01-10'],
dtype='datetime64[ns]', name='hello world!', freq='D')
freq的使用(1) - 固定频率时间序列的生成
基础使用如下：
print(pd.date_range('2017/1/1','2017/1/4')) # 默认freq = 'D'：每日历日
print(pd.date_range('2017/1/1','2017/1/4', freq = 'B')) # B：每工作日
print(pd.date_range('2017/1/1','2017/1/2', freq = 'H')) # H：每小时
print(pd.date_range('2017/1/1 12:00','2017/1/1 12:10', freq = 'T')) # T/MIN：每分
print(pd.date_range('2017/1/1 12:00:00','2017/1/1 12:00:10', freq = 'S')) # S：每秒
print(pd.date_range('2017/1/1 12:00:00','2017/1/1 12:00:10', freq = 'L')) # L：每毫秒（千分之一秒）
print(pd.date_range('2017/1/1 12:00:00','2017/1/1 12:00:10', freq = 'U')) # U：每微秒（百万分之一秒）
进阶使用如下：
print(pd.date_range('2017/1/1','2017/2/1', freq = 'W-MON'))
# W-MON：从指定星期几开始算起，每周
# 星期几缩写：MON/TUE/WED/THU/FRI/SAT/SUN
print(pd.date_range('2017/1/1','2017/5/1', freq = 'WOM-2MON'))
# WOM-2MON：每月的第几个星期几开始算，这里是每月第二个星期一
freq的使用(2) - 多样化生成需要的时间序列
生成指定频率的日历日：
print(pd.date_range('2017','2018', freq = 'M'))
print(pd.date_range('2017','2020', freq = 'Q-DEC'))
print(pd.date_range('2017','2020', freq = 'A-DEC'))
print('------')
# M：每月最后一个日历日
# Q-月：指定月为季度末，每个季度末最后一月的最后一个日历日
# A-月：每年指定月份的最后一个日历日
# 月缩写：JAN/FEB/MAR/APR/MAY/JUN/JUL/AUG/SEP/OCT/NOV/DEC
# 所以Q-月只有三种情况：1-4-7-10,2-5-8-11,3-6-9-12
生成指定频率的工作日：
print(pd.date_range('2017','2018', freq = 'BM'))
print(pd.date_range('2017','2020', freq = 'BQ-DEC'))
print(pd.date_range('2017','2020', freq = 'BA-DEC'))
print('------')
# BM：每月最后一个工作日
# BQ-月：指定月为季度末，每个季度末最后一月的最后一个工作日
# BA-月：每年指定月份的最后一个工作日
生成指定规律的特殊时间：
print(pd.date_range('2017','2018', freq = 'MS'))
print(pd.date_range('2017','2020', freq = 'QS-DEC'))
print(pd.date_range('2017','2020', freq = 'AS-DEC'))
print('------')
# M：每月第一个日历日
# QS-月：指定月为季度末，每个季度末最后一月的第一个日历日
# AS-月：每年指定月份的第一个日历日
print(pd.date_range('2017','2018', freq = 'BMS'))
print(pd.date_range('2017','2020', freq = 'BQS-DEC'))
print(pd.date_range('2017','2020', freq = 'BAS-DEC'))
print('------')
# BMS：每月第一个工作日
# BQS-月：指定月为季度末，每个季度末最后一月的第一个工作日
# BAS-月：每年指定月份的第一个工作日
freq的使用(3) - 复合频率的使用
生成指定复合频率的时间序列：
print(pd.date_range('2017/1/1','2017/2/1', freq = '7D')) # 7天
print(pd.date_range('2017/1/1','2017/1/2', freq = '2h30min')) # 2小时30分钟
print(pd.date_range('2017','2018', freq = '2M')) # 每间隔2个月的第一个日历日
asfreq - 时期频率转换
以天为间隔频率的时间序列如何修改为更小单位间隔的时间序列？
ts = pd.Series(np.random.rand(4),
index = pd.date_range('20170101','20170104'))
print(ts)
print(ts.asfreq('4H',method = 'ffill'))
# 改变频率，这里是D改为4H
# method：插值模式，None不插值，ffill用之前值填充，bfill用之后值填充
如何超前/滞后数据？
下面栗子超前/滞后的数据移动的是数值：
ts = pd.Series(np.random.rand(4),
index = pd.date_range('20170101','20170104'))
print(ts)
print(ts.shift(2))
print(ts.shift(-2))
print('------')
# 正数：数值后移（滞后）；负数：数值前移（超前）
>>>
2017-01-01 0.575076
2017-01-02 0.514981
2017-01-03 0.221506
2017-01-04 0.410396
Freq: D, dtype: float64
2017-01-01 NaN
2017-01-02 NaN
2017-01-03 0.575076
2017-01-04 0.514981
Freq: D, dtype: float64
2017-01-01 0.221506
2017-01-02 0.410396
2017-01-03 NaN
2017-01-04 NaN
Freq: D, dtype: float64
而加上freq偏移参数则偏移的的是前面的索引时间戳而不是数值：
print(ts.shift(2, freq = 'D'))
print(ts.shift(2, freq = 'T'))
# 加上freq参数：对时间戳进行位移，而不是对数值进行位移
Pandas时期 - Period
pd.Period()创建时期
生成一个以2017-01开始，月为频率的时间构造器：
p = pd.Period('2017', freq = 'M')
print(p, type(p))
>>>
2017-01 <class 'pandas._period.Period'>
我们可以通过加减整数，将周期整体移动：
p = pd.Period('2017', freq = 'M')
print(p, type(p))
print(p + 1)
print(p - 2)
>>>
2017-02
2016-11
pd.period_range()创建时期范围
创建指定时期范围：
prng = pd.period_range('1/1/2011', '1/1/2012', freq='M')
print(prng,type(prng))
>>>
PeriodIndex(['2011-01', '2011-02', '2011-03', '2011-04', '2011-05', '2011-06',
'2011-07', '2011-08', '2011-09', '2011-10', '2011-11', '2011-12',
'2012-01'],
dtype='int64', freq='M') <class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'>
结合上面的时期序列，创建时间序列：
ts = pd.Series(np.random.rand(len(prng)), index = prng)
print(ts,type(ts))
print(ts.index)
>>>
2011-01 0.342571
2011-02 0.826151
2011-03 0.370505
2011-04 0.137151
2011-05 0.679976
2011-06 0.265928
2011-07 0.416502
2011-08 0.874078
2011-09 0.112801
2011-10 0.112504
2011-11 0.448408
2011-12 0.851046
2012-01 0.370605
Freq: M, dtype: float64 <class 'pandas.core.series.Series'>
PeriodIndex(['2011-01', '2011-02', '2011-03', '2011-04', '2011-05', '2011-06',
'2011-07', '2011-08', '2011-09', '2011-10', '2011-11', '2011-12',
'2012-01'],
dtype='int64', freq='M')
pd.period - asfreq：频率转换
通过.asfreq(freq, method=None, how=None)方法可以将之前生成的频率转换成别的频率
p = pd.Period('2017','A-DEC')
print(p)
print(p.asfreq('M', how = 'start')) # 也可写 how = 's'
print(p.asfreq('D', how = 'end')) # 也可写 how = 'e'
>>>
2017
2017-01
2017-12-31
asfreq也可以转换TIMESeries的index:
prng = pd.period_range('2017','2018',freq = 'M')
ts1 = pd.Series(np.random.rand(len(prng)), index = prng)
ts2 = pd.Series(np.random.rand(len(prng)), index = prng.asfreq('D', how = 'start'))
print(ts1.head(),len(ts1))
print(ts2.head(),len(ts2))
时间戳与时期之间的转换
使用pd.to_period()、pd.to_timestamp()可以实现时间戳与时期之间的转换。
rng = pd.date_range('2017/1/1', periods = 10, freq = 'M')
prng = pd.period_range('2017','2018', freq = 'M')
ts1 = pd.Series(np.random.rand(len(rng)), index = rng)
print(ts1.head())
print(ts1.to_period().head())
# 每月最后一日，转化为每月
ts2 = pd.Series(np.random.rand(len(prng)), index = prng)
print(ts2.head())
print(ts2.to_timestamp().head())
# 每月，转化为每月第一天
>>>
2017-01-31 0.125288
2017-02-28 0.497174
2017-03-31 0.573114
2017-04-30 0.665665
2017-05-31 0.263561
Freq: M, dtype: float64
2017-01 0.125288
2017-02 0.497174
2017-03 0.573114
2017-04 0.665665
2017-05 0.263561
Freq: M, dtype: float64
2017-01 0.748661
2017-02 0.095891
2017-03 0.280341
2017-04 0.569813
2017-05 0.067677
Freq: M, dtype: float64
2017-01-01 0.748661
2017-02-01 0.095891
2017-03-01 0.280341
2017-04-01 0.569813
2017-05-01 0.067677
Freq: MS, dtype: float64
时间序列的索引与切片
索引
时间序列的索引方法同样是适用于Dataframe，而且在时间序列中由于按照时间先后排序，故不用考虑顺序问题。
基本位置索引,使用的方法和列表类似：
from datetime import datetime
rng = pd.date_range('2017/1','2017/3')
ts = pd.Series(np.random.rand(len(rng)), index = rng)
print(ts.head())
print(ts[0])
print(ts[:2])
>>>
2017-01-01 0.107736
2017-01-02 0.887981
2017-01-03 0.712862
2017-01-04 0.920021
2017-01-05 0.317863
Freq: D, dtype: float64
0.107735945027
2017-01-01 0.107736
2017-01-02 0.887981
Freq: D, dtype: float64
除了基本位置索引之外还有时间序列标签索引：
from datetime import datetime
rng = pd.date_range('2017/1','2017/3')
ts = pd.Series(np.random.rand(len(rng)), index = rng)
print(ts['2017/1/2'])
print(ts['20170103'])
print(ts['1/10/2017'])
print(ts[datetime(2017,1,20)])
>>>
0.887980757812
0.712861778966
0.788336674948
0.93070380011
切片
切片的使用操作在上面索引部分的基本位置索引中有提到和Series按照index索引原理一样，也是末端包含。
rng = pd.date_range('2017/1','2017/3',freq = '12H')
ts = pd.Series(np.random.rand(len(rng)), index = rng)
print(ts['2017/1/5':'2017/1/10'])
>>>
2017-01-05 00:00:00 0.462085
2017-01-05 12:00:00 0.778637
2017-01-06 00:00:00 0.356306
2017-01-06 12:00:00 0.667964
2017-01-07 00:00:00 0.246857
2017-01-07 12:00:00 0.386956
2017-01-08 00:00:00 0.328203
2017-01-08 12:00:00 0.260853
2017-01-09 00:00:00 0.224920
2017-01-09 12:00:00 0.397457
2017-01-10 00:00:00 0.158729
2017-01-10 12:00:00 0.501266
Freq: 12H, dtype: float64
# 在这里我们可以传入月份可以直接获取整个月份的切片
print(ts['2017/2'].head())
>>>
2017-02-01 00:00:00 0.243932
2017-02-01 12:00:00 0.220830
2017-02-02 00:00:00 0.896107
2017-02-02 12:00:00 0.476584
2017-02-03 00:00:00 0.515817
Freq: 12H, dtype: float64
重复索引的时间序列
dates = pd.DatetimeIndex(['1/1/2015','1/2/2015','1/3/2015','1/4/2015','1/1/2015','1/2/2015'])
ts = pd.Series(np.random.rand(6), index = dates)
print(ts)
# 我们可以通过is_unique检查值或index是否重复
print(ts.is_unique,ts.index.is_unique)
>>>
2015-01-01 0.300286
2015-01-02 0.603865
2015-01-03 0.017949
2015-01-04 0.026621
2015-01-01 0.791441
2015-01-02 0.526622
dtype: float64
True False
按照上面的结果，可以看出在上面的时间序列中，出现了index(ts.index.is_unique)重复但值(ts.is_unique)不重复的情况。
我们可以通过时间序列把重复索引对应的值取平均值来解决索引重复的问题：
print(ts.groupby(level = 0).mean())
# 通过groupby做分组，重复的值这里用平均值处理
>>>
2015-01-01 0.545863
2015-01-02 0.565244
2015-01-03 0.017949
2015-01-04 0.026621
dtype: float64
