因为我们的具体目标是向你展示下面这些:
1、创建一个日期范围
2、处理时间戳数据
3、将字符串数据转换为时间戳
4、数据帧中索引和切片时间序列数据
5、重新采样不同时间段的时间序列汇总/汇总统计数据
6...')
df.drop(['date'], axis=1, inplace=True)
df.head()
}
如果数据中的“时间”戳实际上是字符串类型,而不是数字类型呢?...让我们将date_rng转换为字符串列表,然后将字符串转换为时间戳。...0, 0),
datetime.datetime(2018, 6, 2, 0, 0),
datetime.datetime(2018, 6, 3, 0, 0)]
}
如果我们把它放入一个数据帧中,...以下是在处理时间序列数据时要记住的一些技巧和要避免的常见陷阱:
1、检查您的数据中是否有可能由特定地区的时间变化(如夏令时)引起的差异。