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pandas时间序列常用方法简介

进行时间相关数据分析时,时间序列处理是自然而然事情,从创建、格式转换到筛选、重采样聚合统计,pandas都提供了全套方法支持,用熟练简直是异常丝滑。 ?...仍然以前述时间索引记录为例,首先将其按4小时为周期进行采样,此时每个4小时周期内所有记录汇聚为一条结果,所以自然涉及到聚合函数问题,包括计数、求均值、累等等。 ?...05 滑动窗口 理解pandas中时间序列滑动窗口最好方式是类比SQL中窗口函数。实际上,其与分组聚合函数联系SQL中窗口函数与分组聚合联系是一致。...,体现为10T之前记录不再保留)。...以差值窗口长度=1为例,实际上此时只是简单执行当前与其前一个差,其应用shift等价形式即为: ? 3.rolling,这是一个原原本本滑动窗口,适用场景是连续求解一段时间内某一指标。

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干货分享 | Pandas处理时间序列数据

进行金融数据分析以及量化研究时,总是避免不了时间序列数据打交道,常见时间序列数据有比方说一天内随着时间变化温度序列,又或者是交易时间内不断波动股票价格序列,今天小编就为大家来介绍一下如何用...'%Y-%m-%d') 05 提取时间格式背后信息 时间序列数据处理过程当中,我们可能需要经常来实现下面的需求 l求某个日期对应星期数(2021-06-22是第几周) l判断一个日期是周几(2021...08 关于重采样resample 我们也可以对时间序列数据集进行重采样,重采样就是将时间序列从一个频率转换到另一个频率处理过程,主要分为降采样升采样,将高频率、间隔短数据聚合到低频率、间隔长过程称为是降采样...09 关于滑动窗口“rolling”“expanding” 因此便就有了滑动窗口这一个概念,简而言之就是将某个时点数据衍生到包含这个时点一段时间内做一个数据统计。...)),index=index,columns=['test']) 主要有“rolling”方法“expanding”方法,“rolling”方法考虑是一定时间段内数据,而“expanding”考虑则是之前所有的数据

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使用 pandas处理股票数据并作分析

这很好理解吧,波动最大,我们才有可能在相对低点买入,相对高点卖出,获利最大。 一定时间周期内,衡量股票波动指标定义为 最高价/最低价。...5 个最后 5 个数据,注意 group_index 。...感兴趣同学可以再计算一下涨跌百分比,其定义为当日涨跌幅除以昨日收盘价。 计算指定时间点之前一段时间内波动最大股票 有时我们关心某个时间点之前一段时间变化最剧烈股票。...选定数据 这里涉及到用日期对数据进行分片技术,我们需要选择指定日期之前一段时间内数据。...() and _ripple_radio(data) or -_ripple_radio(data) ripple_radio -1.4394812680115274 最后,遍历所有的股票,计算其指定日期之前一段时间波动

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Python时间序列分析简介(2)

使用Pandas进行时间重采样 考虑将重采样为 groupby() ,在此我们可以基于任何列进行分组,然后应用聚合函数来检查结果。...我们可以通过调用重采样做这个 规则=“AS” 年度开始,然后调用聚合函数 平均值 就可以了。 我们可以看到它 head 如下。 ? ?...同样,我们可以按照以下方式30天时间内检查出最大。 ? ?...在这里,我们可以看到30天滚动窗口中有最大。 使用Pandas绘制时间序列数据 有趣是,Pandas提供了一套很好内置可视化工具技巧,可以帮助您可视化任何类型数据。...同样,您可以根据自己选择绘制特定日期。假设我要绘制从1995年到2005年每年年初最大。我可以按以下方式进行绘制。 ? 在这里,我们指定了 xlim ylim。

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完整数据分析流程:Python中Pandas如何解决业务问题

这其中,数据分析师用得最多模块非Pandas莫属,如果你已经接触它了,不妨一起来通过完整数据分析流程,探索Pandas是如何解决业务问题。...,明确有哪些字段,及其定义这里我们通过 pd.Series.head() 来查看每个数据表格字段及示例数据 图片明确业务问题及分析思路在业务分析实战中,开始分析之前,需要先明确分析目标,倒推分析方法...数据聚合——顾客消费特征首先,是RFM模型中顾客消费特征:R:客户最近一次购买离分析日期 (设为2021-08-14)距离,用以判断购买用户活跃状态F:客户消费频次M:客户消费金额 这些都是一段时间内消费数据聚合...所以,开始对RFM阈值进行计算之前,有必要先对R、F、M进行离群检测。...而min max则形成合理区间,在此区间之外数据,不论太高还是太低还是离群。注意,在这里因为存在min_是负数情况,而消费数据不可能是负数,所以补充了一个把转为0操作。

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一场pandas与SQL巅峰大战(六)

方式 小结 之前五篇系列文章中,我们对比了pandasSQL在数据方面的多项操作。...第四篇文章一场pandas与SQL巅峰大战(四)学习了MySQL,Hive SQLpandas中用多种方式计算日环比,周同比方法。...留存是一个动态概念,指的是某段时间使用了产品用户,一段时间之后仍然使用产品用户,二者相比可以求出留存率。常见留存率有次日留存率,7日留存率,30日留存率等。...聚合时,使用了nunique进行去重。...留存计算 如前文所示,这里我们定义,留存率是指一段时间后仍然登录用户占第一天登录用户比例,由于2017-01-07登录用户太少,我们选择2017-01-12作为第一天。

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使用Python制作疫情数据分析可视化图表(二)

参考链接: 使用Python进行数据分析可视化2 python小白,“一心学”公众号学习了一点疫情数据分析可视化课程,记录下来,供小白参考。 ...目录 一、基本数据查看初步处理 二、时间序列与区域划分 三、快速查看不同省市疫情现状 四、累计确诊病例走势 五、不同省市确诊新增情况 六、全国疫情动态可视化 七、制作数据地图 八、如何用气泡图制作数据地图...二、时间序列与区域划分  1、数据类型转换为时间序列 在数据中,有一个字段是“date”,但是它数据类型是整型(int),需要将其转换为日期格式。...时间数据是可以按照年、月、日、时、分、秒进行聚合运算,这可以让一眼看上去没什么规律杂乱数据按照时间顺序排列起来。有了时间数据,数据就更适合研究一段时间内变化。 ...1、查看数据基本情况,特别注意时间数据格式类型 2、将数据类型转换为需要格式 3、思考需要进行分析问题,针对问题构思需要提取或者分组数据字段,以及需不需要进行聚合操作

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Pandas入门2

image.png 5.6 pandas聚合函数 聚合函数包括:求和,最大,最小,计数、均值、方差、分位数 这些聚合函数都是基于没有缺失数据情况。 ?...image.png 5.8 缺失处理 缺失数据大部分数据分析应用中都很常见,pandas设计目标之一就是让缺失数据处理任务尽量轻松。 pandas对象上所有描述统计都排除了缺失数据。...经过第6步之后,为什么原来dataframe数据中MjobFjob列数据仍然是小写?...Pandas时间序列 不管在哪个领域中(如金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等),时间序列数据都是一种重要结构化数据形式。多个时间点观察或者测量到任何事物都是可以形成一段时间序列。...image.png 7.3 Pandas时间序列 pandas通常是用于处理成组日期,不管这个日期是DataFrame轴索引还是列。to_datetime方法可以解析多种不同日期表示形式。

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数据导入与预处理-第6章-02数据变换

pivot_table透视过程如下图: 假设某商店记录了5月6月活动期间不同品牌手机促销价格,保存到以日期、商品名称、价格为列标题表格中,若对该表格商品名称列进行轴向旋转操作,即将商品名称一列唯一变换成列索引...,将出售日期一列唯一变换成行索引。...分组+自定义聚合: # 分组+自定义聚合 import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame({"key":["C", "B", "C", "A", "B", "B",...使用agg方法中,还经常使用重置索引+重命名方式: # 初始化分组DF import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3, 4...,分组键做了索引,聚合之后a列列名为a,这个列名会与原有的列名冲突,换成a_count比较合适,方法如下: df_obj.groupby(by='f').agg({'a':'count'}).reset_index

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时间序列

一、获取当前时刻时间 1.返回当前时刻日期时间 from datetime import datetime #返回当前时刻日期时间 datetime.now() #datetime.datetime...datetime datetime.now().isocalendar()[1] 二、指定日期时间格式 使用 now() 函数日期时间都会显示出来,但有时我们想单独看日期,单独看时间,或者自定义日期时间显示格式...from datetime import datetime datetime.now().time() 3.strftime() 自定义日期时间格式 datetime.now().strftime...Python中可以选取具体某一时间对应,也可以选某一段时间内。...-5-20':'2020-5-20'] 上述索引方法适用于索引是时间情况下,但是并不是所有情况下时间都可以做索引,比如订单表中订单号是索引,成交时间只是一个普通列,这时想选取某一段时间内成交订单怎么办

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使用Plotly创建带有回归趋势线时间序列可视化图表

数据 为了说明这是如何工作,让我们假设我们有一个简单数据集,它有一个datetime列几个其他分类列。您感兴趣是某一列(“类型”)一段时间内(“日期”)汇总计数。...列可以是数字、类别或布尔,但是这没关系。 注意:初始部分包含用于上下文显示常见错误代码,对于现成解决方案,请参阅最后GitHub代码。...读取分组数据 在下面的代码块中,一个示例CSV表被加载到一个Pandas数据框架中,列作为类型日期。类似地,与前面一样,我们将date列转换为datetime。...我们如何根据日期计数排序?对于这个任务,sort_values()' by= '参数中指定列名。...在对数据分组之后,使用Graph Objects库每个循环中生成数据并为回归线绘制数据。 结果是一个交互式图表,显示了每一类数据随时间变化计数趋势线。

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开篇词 | 如何轻松玩转Pandas呢?

之前,我写过关于 Numpy 系列教程,详情见:Numpy 精品系列教程汇总 。今天,我准备着手写一些关于数据分析相关内容。...如:日期范围生成频率转换,移动窗口统计,移动窗口线性回归,日期偏移滞后等 看完上面的内容,是不是发现 Pandas 非常强大呢,下来看下关于这系列教程相关一些问题吧~ 1我为什么要写这一系列教程呢...基于以上原因,所以我采取方式是通过实例来带入相关知识点,这样学起来会有意思多,同时我希望通过我之后这一系列文章能够让小白能轻松学会 Pandas,玩转 Pandas。...2需要前提条件 在学习 Pandas 之前,友情提示一波,因为 Pandas 是用 Python 编写,所以在学习之前最好你已经有了一定 Python 基础。...3教程会涵盖哪些内容 在这一系列文章里,将会涵盖 Pandas数据结构、索引操作、常用方法、缺失处理、统计方法、数据合并、数据重塑、数据转化、分组与聚合、时间序列、可视化等相关知识。

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Pandas 秘籍:6~11

七、分组以进行汇总,过滤转换 本章中,我们将介绍以下主题: 定义聚合 使用函数对多个列执行分组聚合 分组后删除多重索引 自定义聚合函数 使用*args**kwargs自定义聚合函数 检查groupby...聚合仅获取许多值,然后将其转换为单个。 除了介绍中定义分组列外,大多数聚合还有两个其他组件,聚合聚合函数。 汇总列是其将被汇总列。 聚合函数定义聚集方式。.../img/00125.jpeg)] 使用*args**kwargs自定义聚合函数 在编写自己用户定义定义聚合函数时,pandas 隐式地将每个聚合列作为一个序列一次传递给它。...了解 Python Pandas 日期工具之间区别 介绍 Pandas 之前,了解并了解 Python 核心日期时间功能可能会有所帮助。...继续进行多变量图绘制之前,让我们绘制出每周飞行次数。 使用带有 x 轴上日期时间序列图正确情况。 不幸是,我们在任何列中都没有 Pandas 时间戳,但确实有月日。

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Pandas 学习手册中文第二版:11~15

在下一章中,我们将学习有关分组对这些组中数据进行聚合分析知识,这将使我们能够基于数据中相似来得出结果。 十二、数据聚合 数据聚合是根据信息某些有意义类别对数据进行分组过程。...大小为 n 窗口计算度量之前需要 n 个数据点,因此开始处存在间隙。 可以使用.rolling().apply()方法通过滚动窗口来应用任何用户定义函数。...下面的示例演示如何创建一个时间序列,该时间序列表示一段时间内价值随机波动,类似于股票价格波动: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5XJfgNz9-1681365731695...面积图用于表示一段时间内累计总数,并演示相关属性之间时间趋势变化。...未更改,因为重新采样仅选择了月底日期,或者如果源中不存在该日期之前,则使用该日期之前进行填充。

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Python 数据分析(PYDA)第三版(五)

, var 样本标准差方差 您可以使用自己设计聚合,并额外调用任何也在被分组对象上定义方法。...注意 自定义聚合函数通常比 Table 10.1 中找到优化函数慢得多。...两个datetime之间差异(以天,秒微秒计) tzinfo 存储时区信息基本类型 字符串日期时间之间转换 您可以使用str或strftime方法对datetime对象 pandas ...幸运是,pandas 具有一整套标准时间序列频率重新采样工具(稍后重新采样频率转换中更详细地讨论),可以推断频率并生成固定频率日期范围。...注意 用户可以定义自己定义频率类,以提供 pandas 中不可用日期逻辑,但这些完整细节超出了本书范围。 月份周日期 一个有用频率类是“月份周”,从WOM开始。

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详解用Python进行时间序列预测7种方法

),从而得知一段时间内数据是如何变化。...方法1:朴素法 假设 y 轴表示物品价格,x 轴表示时间(天) ? 如果数据集一段时间内都很稳定,我们想预测第二天价格,可以取前面一天价格,预测第二天。...物品价格一段时间内大幅上涨,但后来又趋于平稳。我们也经常会遇到这种数据集,比如价格或销售额某段时间大幅上升或下降。...如果我们这时用之前简单平均法,就得使用所有先前数据平均值,但在这里使用之前所有数据是说不通,因为用开始阶段价格会大幅影响接下来日期预测。因此,我们只取最近几个时期价格平均值。...如果物品价格是不断上涨(见上图),我们上面的方法并没有考虑这种趋势,即我们一段时间内观察到价格总体模式。

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《Learning ELK Stack》7 Kibana可视化仪表盘

7 Kibana可视化仪表盘 ---- 可视化页面 Kibana中,所有的可视化组件都是建立Elasticsearch聚合功能基础上。...例如对于字段计数,可以选用分桶范围为0~1000、1000~5000及5000~15000等 日期范围 日期范围需要一个日期字段,并且为每个桶指定自定义日期范围 短语 短语可以用于根据任意字段...还可以桶中定义聚合,用来实现图表分割(Split Charts,分割成基于不同聚合多个图表)或者区域分割(Split Area,分割成基于不同聚合区域)功能 ?...度量 用于显示字段单个数字类型分析。可以用来计算一个字段总命中数、总和或平均值。例如,下面的度量可以用来显示应用程序一段时间内平均响应时间 ?...饼图中片代表了数据分布。饼图中片 是由度量聚合决定,例如Count、Sum,或者Unique Count。桶聚合定义了图表中数据类型。

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