数据类型 Python 在Python中，没有专门用于表示日期的内置数据类型。一般情况下都会使用datetime模块提供的datetime对象进行日期时间的操作。...[ns] 1 value 204 non-null float64 dtypes: datetime64[ns](1), float64(1) memory usage:...[ns] 1 value 204 non-null float64 dtypes: datetime64[ns](1), float64(1) memory usage:...3.3 KB """ 如果是单个时间序列的数据，最好将日期列作为数据集的索引。...我们可以进行上采样(到更高的频率)或下采样(到更低的频率)。因为我们正在改变频率，所以我们需要使用一个聚合函数(比如均值、最大值等)。 resample方法的参数: rule:数据重新采样的频率。
支持用于时间序列的`bool`值的类似数组。...日期时间：具有时区支持的特定日期和时间。类似于标准库中的`datetime.datetime`。 1. 时间增量：绝对时间持续时间。...[ns] 最后，pandas 将空日期时间、时间增量和时间跨度表示为NaT，这对于表示缺失或空日期值非常有用，并且与np.nan对于浮点数据的行为类似。...[ns]', freq='B') 指定 start、end 和 periods 将生成一系列从 start 到 end 的均匀间隔日期，结果为 DatetimeIndex 中的 periods 个元素...具有相同频率的重叠 DatetimeIndex 对象的并集非常快速（对于快速数据对齐很重要）。 通过属性（如 year、month 等）快速访问日期字段。
单位3 958 non-null object 分成比例3 958 non-null float64 dtypes: datetime64[ns](1), float64(2), int64...3.5数据分组/透视 3.5.1空值处理 此时利用info()返回的数据可以判断data4是否存在空值。...dtypes: float64(1), int64(1), object(2) memory usage: 156.9+ KB 对空值进行删除 data4=data4.dropna() # 此处对不设置...how="all",因为此场景中只要出现空值，就将记录删除。...一键统计每日、每周或者每季度的报表。 需要本篇数据集的可以去本书github里面随书数据集里面下载。
本篇主要介绍pandas中的时间处理方法。 2 pandas库常见时间处理方法 时间数据在多数领域都是重要的结构化数据形式，例如金融、经济、生态学、神经科学和物理学。...在多个时间点观测或测量数据形成了时间序列。多数时间序列是固定频率的，例如每1小时或每1天等。同样，时间序列也可以是不规则的，没有固定的时间单位或单位间偏移量。...'2022-06-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='D') 3）提供频率参数（freq），根据频率增减日期 pandas中支持的频率值有...'2021-05-21'], dtype='datetime64[ns]', freq='WOM-3FRI') 2.2 生成时间序列 pandas中的基础时间序列种类是由时间戳索引的...[:'2020'] 4）获取2020年5月到2021年1月的所有数据（获取时间区间的数据） sel_mid = longer_ts['2020/5':'2021-1'] 5）将2020年1月之前的数据重新赋值
对于大部分应用程序而言，这是无所谓的。但是，它常常需要以某种相对固定的频率进行分析，比如每日、每月、每15分钟等（这样自然会在时间序列中引入缺失值）。...[ns]', freq='D') 有时，虽然起始和结束日期带有时间信息，但你希望产生一组被规范化（normalize）到午夜的时间戳。...[ns]', freq='D') 频率和日期偏移量 pandas中的频率是由一个基础频率（base frequency）和一个乘数组成的。...通过数组创建PeriodIndex 固定频率的数据集通常会将时间信息分开存放在多个列中。...唯一要求的就是：该函数要能从数组的各个片段中产生单个值（即约简）。比如说，当我们用rolling(...).quantile(q)计算样本分位数时，可能对样本中特定值的百分等级感兴趣。
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...[ns] 当传递到这些构造函数时，Series和DataFrame在datetime、timedelta和Period数据方面具有扩展的数据类型支持和功能。...[ns] 最后，pandas 将空日期时间、时间差和时间跨度表示为NaT，这对于表示缺失或空日期值非常有用，并且与np.nan对浮点数据的行为类似。...具有相同频率的重叠DatetimeIndex对象的并集非常快速（对于快速数据对齐很重要）。 通过属性（如year、month等）快速访问日期字段。...| 返回日期时间.time（不包含时区信息） | | timetz | 返回带有时区信息的本地时间日期.time | | 年份中的日期 | 年份的序数日期 | | 年份中的日期 | 年份的序数日期 |
日常数据处理中，经常需要对一些数据进行类型转化以便于后续的处理，由于自己不太喜欢记住它们，所以每次不记得具体函数方法的时候都是搜索一下，感觉还是有点Fei时间。...pd.to_xx 3.1. pd.to_datetime转化为时间类型 日期like的字符串转换为日期 时间戳转换为日期等 数字字符串按照format转换为日期 如果遇到无法转换的情况，默认情况下会报错...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]: s = pd.Series...[ns] 需要注意的是，对于上述时间戳的日期转化，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。...Pandas提供了一个按照字段数据类型筛选的函数select_dtypes()，通过参数可以选定需要的数据类型字段和排除的数据类型字段。
下面是如何为天气预测构造数据集的例子： ? 上例中， temperature 和 precipitation 为数据变量(data variables)。...[ns] 2014-09-06 2014-09-07 2014-09-08 类似 DataArray，Dataset 中也在 attrs 属性中存储元数据信息。...类字典方法 更新数据集时，可以使用类似字典的方法： >> ds = xr.Dataset() >> ds['temperature'] = (('x', 'y', 'time'), temp) >> ds...数据集转换 除了上述的类字典方法外， xarray 还有一些其它方法可以将数据集转换为其它对象。...这和 linux 中的管道操作非常类似。
请注意，truncate假定在DatetimeIndex中的任何未指定的日期组件中为 0 值，与切片不同，后者返回任何部分匹配的日期： In [137]: rng2 = pd.date_range("2011...时间/日期组件 有几个时间/日期属性可以从Timestamp或DatetimeIndex等时间戳集合中访问。...日期时间的微秒数 nanosecond 日期时间的纳秒数 date 返回 datetime.date（不包含时区信息） time 返回 datetime.time（不包含时区信息） timetz 返回带有时区信息的本地时间...，CustomBusinessDay 的实例可能不同，这不能从‘C’频率字符串中检测出来。...锚定偏移语义 对于那些锚定到特定频率的起始或结束的偏移量（MonthEnd，MonthBegin，WeekEnd等），以下规则适用于向前和向后滚动。
非 NA 值的算术中位数 min, max 非 NA 值的最小值和最大值 nth 检索在排序顺序中出现在位置n的值 ohlc 为类似时间序列的数据计算四个“开盘-最高-最低-收盘”统计数据 prod...在清理缺失数据时，有些情况下您将使用dropna删除数据观察值，但在其他情况下，您可能希望使用固定值或从数据中派生的某个值填充空（NA）值。...idx[2] Out[37]: NaT In [38]: pd.isna(idx) Out[38]: array([False, False, True]) NaT（不是时间）是 pandas 中的时间戳数据的空值...从数组创建 PeriodIndex 固定频率数据集有时会存储在跨多列的时间跨度信息中。...对于这个频率，默认情况下左箱边缘是包含的，因此00:00值包含在00:00到00:05间隔中，而00:05值不包含在该间隔中。
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。...时期（period）可以被看做间隔（interval）的特例。 本文内容包括，索引、选取、子集构造，日期的范围、频率以及移动基础等。...对于大部分应用程序而言，这是无所谓的。但是，它常常需要以某种相对固定 的频率进行分析，比如每日、每月、每15分钟等（这样自然会在时间序列中引入缺失值）。...BusinessYearnBegin 每年指定月份的第一个工作日 有时，虽然起始和结束日期带有时间信息，但你希望产生一组被规范化 （normalize）到午夜的时间戳。...[ns]', freq='D') ---- 频率和日期偏移量 pandas中的频率是由一个基础频率（base frequency）和一个乘数组成的。
本文为粉丝投稿的《从Excel到Python》读书笔记 本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作...object age 6 non-null int64 price 4 non-null float64 dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), int64(2)...Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用 Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。...2.清理空格 字符中的空格也是数据清洗中一个常见的问题 #清除city字段中的字符空格 df['city']=df['city'].map(str.strip) 3.大小写转换 在英文字段中，字母的大小写不统一也是一个常见的问题...主要包括数据表的合并，排序，数值分列，数据分组及标记等工作。 1.数据表合并 在Excel中没有直接完成数据表合并的功能，可以通过VLOOKUP函数分步实现。
[ns, US/Eastern] 您还可以使用 Series.dt.strftime() 将日期时间值格式化为字符串，其支持与标准 strftime() 相同的格式。...NumPy 支持float、int、bool、timedelta64[ns]和datetime64[ns]（请注意，NumPy 不支持时区感知的日期时间）。...数据类型 数据类型 标量 数组 字符串别名 时区感知日期时间 DatetimeTZDtype Timestamp arrays.DatetimeArray 'datetime64[ns, ]'...和exclude，允许你说“给我这些数据类型的列”（include）和/或“给我不包含这些数据类型的列”（exclude）。...[ns, tz]类型，它们没有集成到正常的 NumPy 层次结构中，并且不会显示在上述函数中。
，一个合适的默认值可以是datetime64[ns]，因为它既能包含现代的时间范围，也能提供相当高的时间精度。...[ns]', freq='D') 而且，日期时间的范围不仅能通过结束日期时间指定，还能通过开始日期时间和一个持续值来指定： pd.date_range('2015-07-03', periods=8)...[ns]', freq='B') 更多有关频率和偏移值的讨论，请参阅 Pandas 在线文档日期时间偏移值章节。...对于采用更高频率的取样来说，resample()和asfreq()方法大体上是相同的，虽然 resample 有着更多的参数。在这个例子中，默认的方式是将更高频率的采样点填充为空值，即 NA 值。...上例中，我们看到shift(900)将数据向前移动了 900 天，导致部分数据都超过了图表的右侧范围（左侧新出现的值被填充为 NA 值），而tshift(900)将时间向后移动了 900 天。
，有用的默认值是datetime64[ns]，因为它可以编码现代日期的有用范围，具有相当好的精度。...最后，我们将注意到，虽然datetime64数据类型解决了 Python 内置datetime类型的一些缺陷，但它缺少datetime提供的许多便利方法和函数。特别是dateutil。...中有这些数据，我们可以使用前面章节中讨论过的任何Series索引模式，传递可以强制转换为日期的值： data['2014-07-04':'2015-07-04'] ''' 2014-07-04...例如，我们使用移位值来计算 Google 股票在数据集过程中的一年投资回报： ROI = 100 * (goog.tshift(-365) / goog - 1) ROI.plot() plt.ylabel...，它使用这些数据的一个子集。我们还将在“深入：线性回归”中的建模环境中，回顾这个数据集。
可以看到数据的格式已经变成了datetime64[ns]，表明转换成功。...[ns] 1 symptom_onset 563 non-null datetime64[ns] 2 hosp_visit_date 506 non-null datetime64...与此类似，我们可以统计有暴露史的起始时间与病人发病的时间差，因此填充exposure_start。 至于exposure_end的缺失值，我们有理由相信，病人入院就结束暴露史。 ?...总结 本文中主要介绍了数据清理尤其是填充相关的技巧。你可以填充一个具体的值，空值，统计值或者是根据其他的列进行推断。...我们没有对该数据进行EDA处理，但是在数据清理的过程中，我们还是对该病程有了一点更多的了解： 比如病人潜伏期在4天到10天比较多，病人出现症状后一般3天左右去医院，症状最多的是发烧，等等。
合并具有相同频率的重叠 DatetimeIndex 对象的速度非常快（这点对快速数据对齐非常重要）。 通过 year、month 等属性快速访问日期字段。...参阅：重置索引 注意：Pandas 不强制排序日期索引，但如果日期没有排序，可能会引发可控范围之外的或不正确的操作。 DatetimeIndex 可以当作常规索引，支持选择、切片等方法。...注意，与切片返回的是部分匹配日期不同， truncate 假设 DatetimeIndex 里未标明时间组件的值为 0。...[ns]', freq=None) 日期/时间组件 以下日期/时间属性可以访问 Timestamp 或 DatetimeIndex。...） quarter 日期所处的季节：Jan-Mar = 1 等 days_in_month 日期所在的月有多少天 is_month_start 逻辑判断是不是月初（由频率定义） is_month_end
认识Pandas的10大索引 索引在我们的日常中其实是很常见的，就像： 一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可； 也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号...外出吃饭点菜的菜单，从主食类、饮料/汤类、凉菜类等，到具体的菜名等，点个菜即可。 因此，基于实际需求出发创建的索引对我们的业务工作具有很强的指导意义。...在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： pandas.Index( data=None, # 一维数组或者类似数组结构的数据 dtype...# 是否生成副本 name=None) # 名称 下面通过多个例子来讲解： In [8]: pd.RangeIndex(8) # 默认start是0，步长是1 默认结果中起始值是0，结束值是
6 non-null int64 12price 4 non-null float64 13dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), int64(2), object...“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录中。 查看空值 Isnull 是 Python 中检验空值的函数，返回的结果是逻辑值，包含空值返回 True，不包含则返回 False。...主要内容包括对空值，大小写问题，数据格式和重复值的处理。这里不包含对数据间的逻辑验证。 处理空值(删除或填充) 我们在创建数据表的时候在 price 字段中故意设置了几个 NA 值。...下面的代码和结果中可以看到使用 dropna 函数后，包含 NA 值的两个字段已经不见了。返回的是一个不包含空值的数据表。 ...1#清除 city 字段中的字符空格 2df['city']=df['city'].map(str.strip) 大小写转换 在英文字段中，字母的大小写不统一也是一个常见的问题。
即使是占用相当大内存的数据集也变得难以处理，因为一些 pandas 操作需要进行中间复制。 本文提供了一些建议，以便将您的分析扩展到更大的数据集。...通过使用更高效的数据类型，您可以在内存中存储更大的数据集。...目录中的每个文件代表整个数据集的不同年份。....str、分类数据的 .cat 和类似日期时间数据的 .dt。...使用特殊的标记值、位模式或一组标记值来表示跨数据类型的 NA。
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