首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

软件测试|数据处理神器pandas教程(八)

,我们一般会遇到两个问题,第一,如何创建时间序列;第二,如何更改已生成时间序列频率。...代码如下: from datetime import datetime #数据类型datetime print(datetime.now()) pandas也提供了一系列处理时间方法,下面我们对pandas...------------------------- 输出结果如下: 0 2023-03-23 1 2023-03-26 2 NaT dtype: datetime64[ns]...='datetime64[ns]', freq='D') 注:使用 date_range() 来创建日期范围时,该函数包含结束日期,用数学术语来说就是区间左闭右闭,即包含起始值,也包含结束值。...='datetime64[ns]', freq='M') 工作日时间 bdate_range() 表示创建工作日日期范围,它与 date_range() 不同,它不包括周六、周日。

1.2K20

Pandas 2.2 中文官方教程和指南(二十一·二)

期间 dtype PeriodIndex具有自定义period dtype。这是类似于时区感知 dtypedatetime64[ns, tz]) pandas 扩展 dtype。...='datetime64[ns, Europe/Warsaw]', freq=None) ```### 时区系列操作 具有**naive**值`Series`以`datetime64[ns]`...: datetime64[ns] 最后,pandas 将空日期时间、时间增量和时间跨度表示NaT,这对于表示缺失或空日期值非常有用,并且与np.nan对于浮点数据行为类似。...='datetime64[ns]', freq='B') 指定 start、end 和 periods 将生成一系列从 start 到 end 均匀间隔日期,结果 DatetimeIndex 中...='datetime64[ns]', freq=None) 自定义频率范围 bdate_range 还可以通过使用 weekmask 和 holidays 参数生成一系列自定义频率日期

32300
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02

03 备注:如果有帮助,欢迎点赞收藏评论一键三联哈~~ Pandas时间序列数据处理 1.好用Python库 见系列博客1 2.Pandas历史 见系列博客1 3.时序数据处理 见系列博客1 本文部分内容来源...时间差(Timedelta)构造与属性 概念 单元素类型 数组类型 pandas数据类型 Date times Timestamp DatetimeIndex datetime64[ns] Time...datetime64[ns]', freq='D') 3.5 时间段Time spans构造与属性:Period 概念 单元素类型 数组类型 pandas数据类型 Date times Timestamp...None None Offset对象 日期偏置是一种和日历相关特殊时间差,例如回到第一节中两个问题:如何求2020年9月第一个周一日期,以及如何求2020年9月7日后第30个工作日是哪一天...: int32 在resample中要特别注意组边界值处理情况,默认情况下起始计算方法是从最小值时间戳对应日期午夜00:00:00开始增加freq,直到不超过该最小时间戳最大时间戳,由此对应时间戳起始

1.9K60

数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 Pandas时序数据系列博客 Pandas时间序列数据处理 1.好用Python库 2.Pandas历史 3.时序数据处理 3.1 时序中基本对象...Pandas 基本上是分析金融时间序列数据而开发,并为处理时间、日期和时间序列数据提供了一整套全面的框架。...同时,一系列时间戳可以组成DatetimeIndex,而将它放到Series中后,Series类型就变为了datetime64[ns],如果有涉及时区则为datetime64[ns, tz],其中tz...类似的,一系列时间差就组成了TimedeltaIndex, 而将它放到Series中后,Series类型就变为了timedelta64[ns]。...datetime64[ns]', freq=None) 输出: 传入列表和series返回值: 注意上面由于传入是列表,而非pandas内部Series,因此返回是DatetimeIndex

6.5K10

5招学会Pandas数据类型转化

like字符串转换为日期 时间戳转换为日期等 数字字符串按照format转换为日期 如果遇到无法转换情况,默认情况下会报错,可以通过参数设置errors='coerce'将无法转换设置NaT。...=True) Out[5]: 0 2000-03-11 1 2000-03-12 2 2000-03-13 dtype: datetime64[ns] # 还可以将时间戳转化为日期 In...:03:25.433502912 2 2023-07-24 10:50:05.433502912 dtype: datetime64[ns] # 数字字符串按照format转换为日期 In [10...: datetime64[ns] 需要注意是,对于上述时间戳日期转化,起始时间默认是1970-01-01,对于国内时间来说会相差8小时,我们有以下几种方式处理。...: datetime64[ns] # 将起始时间加上 8小时 In [15]: pd.to_datetime(s, unit='s', origin=pd.Timestamp('1970-01-01

1.3K30

数据分析 ——— pandas日期处理(五)

通过之前文章,大家对pandas都有了基础了解,在接下来文章中就是对pandas一些补充,pandas日期处理函数。...一、pandas日期功能 1) 创建一个日期范围 通过指定周期和频率来使用date.range()函数,默认频率/天 # pandas日期处理 import pandas as pd import...='datetime64[ns]', freq='D') """ 2)更改日期频率 # 更改日期频率 # 按月,输出每月1号前一天 print(pd.date_range('1/1/2011',...='datetime64[ns]', freq='B') """ date_range()默认是日历上日期 import pandas as pd import numpy as np start...='datetime64[ns]', freq='D') """ 二、pandas timedelta 1)通过传递字符串,创建timedelta对象: import pandas as pd #

1.3K10

Pandas 2.2 中文官方教程和指南(二十一·一)

概念 标量类 数组类 pandas 数据类型 主要创建方法 日期时间 Timestamp DatetimeIndex datetime64[ns]或datetime64[ns, tz] to_datetime...: datetime64[ns] 最后,pandas 将空日期时间、时间差和时间跨度表示NaT,这对于表示缺失或空日期值非常有用,并且与np.nan对浮点数据行为类似。...-12-31'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 如果您使用以日期为首日期(即欧洲风格),您可以传递dayfirst标志: In [46]: pd.to_datetime...='datetime64[ns]', freq='B') 指定start、end和periods将从start到end生成一系列均匀间隔日期,结果DatetimeIndex中有periods个元素:...='datetime64[ns]', freq=None) 自定义频率范围 bdate_range还可以通过使用weekmask和holidays参数生成一系列自定义频率日期

8800

时间序列 | pandas时间序列基础

='datetime64[ns]', freq=None) # DatetimeIndex中各个标量值是pandasTimestamp对象 >>> stamp = ts.index[0] >>>...如果只传入起始或结束日期,那就还得传入一个表示一段时间数字,起始和结束日期定义了日期索引严格边界 >>> pd.date_range(start='2012-04-01', periods=20)...='datetime64[ns]', freq='D') 如果你想要生成一个由每月最后一个工作日组成日期索引,可以传入"BM"频率(表示business end of month,下表是频率列表),...='datetime64[ns]', freq='D') ---- 频率和日期偏移量 pandas频率是由一个基础频率(base frequency)和一个乘数组成。...='datetime64[ns]', freq='90T') ---- WOM 日期 (Week Of Month) WOM(Week Of Month)是一种非常实用频率类,它以WOM开头。

1.5K30

Pandas10大索引

官网学习地址:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.html 下面通过实际案例来介绍Pandas中常见10种索引,以及如何创建它们...pd.Index Index是Pandas常见索引函数,通过它能够构建各种类型索引,其语法pandas.Index( data=None, # 一维数组或者类似数组结构数据 dtype..., 'x', 'y'], dtype='object') pd.RangeIndex 生成一个区间内索引,主要是基于Pythonrange函数,其语法pandas.RangeIndex(...=None, # 数据类型 copy=False, # 副本 name=None # 名字 ) 以时间和日期作为索引,通过date_range函数来生成,具体例子: In [35]: #...='datetime64[ns, Asia/Calcutta]', freq='D') pd.PeriodIndex pd.PeriodIndex是一个专门针对周期性数据索引,方便针对具有一定周期数据进行处理

24730

Pandas 数据类型概述与转换实战

本文将讨论基本 pandas 数据类型(又名 dtypes ),它们如何映射到 python 和 numpy 数据类型,以及从一种 pandas 类型转换为另一种方法 Pandas 数据类型 数据类型本质上是编程语言用来理解如何存储和操作数据内部结构...NA datetime64[ns] Date and time values timedelta[ns] NA NA Differences between two datetimes category...之类数值 百分比增长和 Month 单位也存储 object 而不是数值 列 Month 、 Day 和 Year 应转换为 datetime64 类型 Active 列应该是一个布尔值 也就是说...: object Pandas 辅助函数 Pandas 在 astype() 函数和更复杂自定义函数之间有一个中间地带,这些辅助函数对于某些数据类型转换非常有用 到目前为止,我们没有对日期列或 Jan...2016-03-29 3 2015-10-27 4 2014-02-02 dtype: datetime64[ns] 该函数将列组合成一系列适当 datateime64 dtype,很方便

2.4K20
领券