Python數據分析基礎與應用模塊8Pandas時間序列操作與應用8.1Pandas時間生成與轉換8.1.1Pandas時間序列時間序列（timeseries），就是由時間構成的序列，它指的是在一定時間內按照時間順序測量的某個變量的取值序列，例如溫度會隨時間而發生變化，股票的價格會隨著時間不斷的波動，這里用到的一系列時間，就可以看作這時間序列。時間序列主要包含三種應用場景：?特定的時刻（timestamp），也就是時間戳。?固定的日期（period），例如某年某月某日。?時間間隔（interval），每隔一段時間具有規律性。8.1.1Pandas時間序列1．使用Python內置的datetime模塊來獲取當前時間通過datetime模塊提供的now()方法來獲取當前時間。2．創建時間戳TimeStamp（時間戳）是時間序列中的最基本的數據類型，它將數值與時間點結合在一起。Pandas中，如果要生成一個TimeStamp類數據，可以先創建一個字符型的時間數據，再轉換為TimeStamp類數據。可以將整型或浮點型數據表示的時間數據轉換為時間戳，默認的單位是納秒（時間戳單位）。8.1.1Pandas時間序列3．轉化為時間戳可以使用to_datetime()函數將series對象或字符串的list對象轉換為時間戳，其中list會轉換為DatetimeIndex。to_datetime()函數的語法格式如下：pd.to_datetime(series對象或字符串的list對象)8.1.1Pandas時間序列4．使用date_range()函數創建日期序列Pandas提供了用來創建日期序列的函數date_range()，日期序列只包含年、月、日，不包含時、分、秒。使用date_range()函數可以創建某段連續的時間或者固定間隔的時間段，該函數主要用于生成一個固定頻率的時間索引，在調用構造方法時，必須指定start、end、periods中的兩個參數值，否則報錯。函數date_range()的語法格式如下：date_range(start=None,end=None,periods=None,freq='D',tz=None,normalize=False,name=None,closed=None,**kwargs)pd.data_range(start,stop,periods,freq)8.1.1Pandas時間序列函數主要函數參數說明如下：?start：表示開始時間?end：表示結束時間?periods：固定時期，取值為整數或None?freq：表示時間頻率或日期偏移量，取值為string或DateOffset，默認頻率為'D'，也就是“日”。freq='Y'表示年，freq='W'表示周，freq='D'表示日，freq='H'表示小時，freq='T'表示分鐘，freq='S'表示秒。?normalize：若該參數設置為True，表示將start、end參數值正則化到午夜時間戳。?name：生成時間索引對象的名稱，取值為string或None。?closed：若closed=‘left’表示在返回的結果基礎上，再取左開右閉的結果，若closed='right'表示在返回的結果基礎上，再取做閉右開的結果。8.1.1Pandas時間序列5．使用period_range()函數創建時間周期period_range()函數可用于創建規則的時間周期，返回固定頻率的PeriodIndex。該函數的語法格式如下：pandas.period_range(start=None,end=None,periods=None,freq=None,name=None)8.1.1Pandas時間序列該函數參數說明如下：?start：字符串格式的日期或period-like，表示時間周期的左邊界，默認值為None。?end：字符串格式的日期或period-like，表示時間周期的右邊界，默認值為None。?periods：整數類型，表示要生成的周期數，默認值為None。?freq：為可選參數，表示頻率別名，可以為字符串或DateOffset數據。默認值為"D"，即每天的頻率。freq='Y'表示年，freq='W'表示周，freq='D'表示日，freq='H'表示小時，freq='T'表示分鐘，freq='S'表示秒。?name：字符串，即產生的PeriodIndex的名稱，默認值為None。8.1.1Pandas時間序列6．計算時間周期時間周期（period）表示的是時間區間，例如數日、數月、數季、數年等，Period類的構造函數需要用到一個字符串或整數。周期計算指的是對時間周期進行算術運算，所有的操作將在“頻率”的基礎上執行。8.1.1Pandas時間序列7．時間的頻率轉換TimePeriods表示時間跨度，對應一段時間周期，它被定義在PandasPeriods類中，通過該類提供的方法可以實現將頻率轉換為周期。例如Periods()函數可以將頻率"M"（月）轉換為Period（時間段）。Period和PeriodIndex對象都可以通過其asfreq()函數轉換成別的頻率，使用asfreq()函數和start參數，可以輸出"01"，若使用end參數，則輸出"31"。對于常用的時間序列頻率，Pandas為其規定了一些字符串別名，將這些別名稱為“offset（偏移量）”。8.1.1Pandas時間序列8．使用shift()函數移動或滯后時間序列移動（shifting）指的是沿著時間軸將數據前移或后移，Series和DataFrame對象都有一個shift()函數用于執行單純的前移或后移操作，保持索引不變。8.1.1Pandas時間序列9．Timestamp與Period相互轉換（1）將Timestamp轉換為Period通過使用to_period()函數，可以將由時間戳索引的Series和DataFrame對象轉換為以時間周期索引。（2）將Period轉換為Timestamp使用to_timestamp()函數將Period時間周期轉換為時間戳（timestamp）。8.1.1Pandas時間序列10．創建工作日日期范圍bdate_range()函數用于表示創建工作日的日期范圍，它與date_range()不同，它不包括周六、周日。8.1.2Pandas日期時間格式化1．認知日期格式化符號對時間進行格式化處理時，它們都有固定的表示格式，例如小時的格式化符號為%H，分鐘簡寫為%M，秒簡寫為%S。8.1.2Pandas日期時間格式化2．將字符串日期轉換為datetime類型（1）使用strptime()函數將字符串日期轉換為datetime類型Python內置的strptime()函數根據指定的格式將字符串日期轉換為datetime類型。strptime()函數語法格式如下：time.strptime(string[,format])8.1.2Pandas日期時間格式化2．將字符串日期轉換為datetime類型該函數參數說明如下：?string：時間字符串。?format：格式化字符串，如表8-2所示。strptime()函數返回struct_time對象。【注意】：strftime()可以將datetime類型轉換為字符串類型，與strptime()相反。8.1.3Padans