Pandas:如何计算DateTime索引
Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等操作。
对于计算DateTime索引，Pandas提供了一系列的函数和方法来处理时间序列数据。下面是一些常用的方法：
- 创建DateTime索引：可以使用
pd.to_datetime()函数将字符串转换为DateTime对象，并将其设置为DataFrame的索引。例如：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
'value': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将'date'列转换为DateTime对象，并设置为索引
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)- 计算时间差：可以使用
diff()方法计算相邻时间点之间的时间差。例如：
# 计算相邻时间点之间的时间差
df['time_diff'] = df.index.diff()- 时间重采样：可以使用
resample()方法对时间序列数据进行重采样，例如将按天采样的数据转换为按月采样的数据。例如：
# 将按天采样的数据转换为按月采样的数据
df_resampled = df.resample('M').sum()- 时间偏移：可以使用
shift()方法对时间序列数据进行偏移。例如：
# 将时间序列数据向前偏移一天
df['shifted'] = df['value'].shift(1)- 时间窗口计算：可以使用
rolling()方法对时间序列数据进行滑动窗口计算。例如计算每个时间点前3个时间点的均值。例如：
# 计算每个时间点前3个时间点的均值
df['rolling_mean'] = df['value'].rolling(window=3).mean()这些是Pandas中常用的计算DateTime索引的方法，可以根据具体的需求选择合适的方法进行处理。对于更复杂的时间序列分析，还可以结合其他库如NumPy、Matplotlib等进行进一步的操作和可视化。
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1回答
我正在使用Pandas来组织和处理数据。这是我的DataFrame：
我按分钟对许多日期时间进行了分组，并进行了聚合，以获得按分钟计算的“比特率”得分总和。这是我的代码来拥有这个数据帧：
def aggregate_data(data):
def delete_seconds(time):
return (datetime.datetime.strptime(time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')).replace(second=0)
data['new_time'] = data['beg
浏览 66提问于2016-09-23得票数 3
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1回答
云服务的基础依赖于硬件的设施，如硬盘等存储设备。当腾讯云的硬盘发生故障时，可能会需要进行替换或退役，那么在以下两种场景中，如何保证硬盘中的数据安全？
硬盘返厂维修并置换新硬盘；
硬盘无法使用，失去维修价值，决定销毁。
浏览 751提问于2020-03-09
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我的意思是，Pandas的设计方式，所有的Pandas时间序列函数都是建立在这个假设之上的吗？
几周前，我正在试验，它似乎希望日期时间在索引中。
给出这样的数据：
df = pd.DataFrame({'date' : ['23/10/2017', '24/10/2017', '25/10/2017','26/10/2017','27/10/2017'], 'dax-close' : [13003.14, 13013.19, 12953.41,13133.28,13217.54]})
浏览 3提问于2017-10-30得票数 1
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我有一个DataFrame，它有许多字符串列和datetime列。我想适当地使用熊猫df.resample()重新整理datetime列。例如，我的数据看起来如下：
from pandas import *
import numpy as np
df = DataFrame({
'username' : ["bob","bob","nancy"],
'session' : ["one","two","three"],
'timestamp' : [n
浏览 3提问于2013-12-26得票数 0
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11回答
腾讯云上如何自建DNS？
、、、、
当前腾讯云私有域VPCDNS暂时还不支持背景下，怎么在腾讯云CVM环境下构建内网解析？
实现功能：
1.支持腾讯云云环境保留域名解析如：mirrors.tencentyun.com;
2.支持用户自有业务域名内部网解析如：you.aaa.com；
3.支持访问外网域名解析如：www.qq.com；
4.支持分域名转发到不同的DNS服务器；
基础环境：
CVM：标准型SA2（请根据自身业务情况，选择样本）
操作系统：CentOS Linux版本7.6.1810（核心）
绑定：bind-9.11.4-16.P
浏览 1423提问于2021-01-27
为了处理一些数据，我创建了一个DataFrame，我希望找到DataFrame中每对数据之间的时间差。在使用熊猫之前，我使用了两个numpy数组，一个描述数据，另一个描述时间(一个datetime.datetime数组)。对于数组中的数据，我可以执行timearray[1:] - timearray[:-1]，这导致了一个数组( n-1元素)描述了每对数据之间的时间差。
在熊猫身上，做DataFrame.index[1] - DataFrame.index[0]给了我我想要的结果--我挑选的两个指数之间的时间差。但是，执行DataFrame.index[1:] - DataFrame.inde
浏览 0提问于2015-02-06得票数 2
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我正在尝试对从quandl下载的数据进行重采样，但是即使它看起来是datetime64[ns]类型的，也会抛出一个TypeError。 我尝试运行pd.to_datetime(df['Date'])以确保它是datetime类型，但没有成功。 df = pd.read_pickle('data1')
print(df.Close.head())
df = df.reset_index()
df = df[['Date', 'Close']]
print(df.Date.head())
df = df.resample('
浏览 15提问于2019-05-25得票数 0
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1回答
对时间序列进行重采样
、、、、
我有一个40年的时间序列，格式为stn;yyyymmddhh;rainfall，其中yyyy= year，mm = month，dd= dd=，hh= hour。该系列的分辨率为每小时一次。我通过下面的groupby方法提取了每年的最大值：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.txt', delimiter = ";")
df['yyyy'] = df['yyyymmhhdd'].astype(str).str[:4]
df.groupby(['yyyy'])[&#
浏览 2提问于2021-04-29得票数 0
我在Pandas中有一个很大的数据集，其中的条目都标有时间戳。我正在寻找一个解决方案，如何获得一个定义的长度范围(如1分钟)与最高的词条出现。
一种解决方案可能是将数据重新采样到更高的时间范围(例如一分钟)，并比较具有最高数值的部分。但是，它将只查找与给定时间范围的开始和结束时间相对应的范围。
我宁愿找到一个解决方案来找到任何1分钟的范围，无论它们实际上是从哪里开始的。
在下面的示例中，我将寻找1分钟的“窗口”，其中条目的出现频率最高，从范围内的第一个信号开始，到范围内的最后一个信号结束：
8:50:00
8:50:01
8:50:03
8:55:00
8:59:10
9:00:01
9:00
浏览 6提问于2017-08-28得票数 1
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3回答
我刚刚开始使用Pandas，并且正在尝试合并:按日期分组数据，并计算每个组中的唯一值。
以下是我的数据：
User, Type
Datetime
2014-04-15 11:00:00, A, New
2014-04-15 12:00:00, B, Returning
2014-04-15 13:00:00, C, New
2014-04-20 14:00:00, D, New
2014-04-20 15:00:00, B, Returning
2014-04-20 16:00:00, B, Returning
2014-04-20 17:00:00, D,
浏览 0提问于2014-04-22得票数 7
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我取了两列的差，每个列的类型都是pandas._libs.tslibs.period.Period。结果是pandas.tseries.offsets.Day数据类型。现在，我想用计算出的时间差的整数值来做其他的计算。如何做到这一点？
这是我尝试过的。
## Check if all dates are in same format and take time upto days only, which will be suitable for given data
data_dates['ExaminDate'] = pd.to_datetime(data_dates[&#
浏览 29提问于2020-05-21得票数 0
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我有一个坐标为‘arr’的数据数组时间。arr： <xarray.DataArray 'T' (time: 731)>
array([244.40161, 244.39998, ..., 244.40936, 244.40549], dtype=float32)
Coordinates:
* time (time) datetime64[ns] 1979-01-01T09:00:00 ... 1980-12-31T09:00:00 提取前5个时间坐标，arr.time.values[:5]： array(['1979-01-01
浏览 245提问于2019-02-12得票数 2
回答已采纳
Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：
data.groupby(data['date'])
但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下按年分组，但在我的例子中并非如此。
如何实现此分组？
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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2回答
我从mysql那里得到了一天一天的时间序列数据，我想把它变成每周的时间序列数据。我怎么能做到呢？
例如，这里有一个产品的数据集，该数据集具有键时间戳&价格，包含14天的日期和相应的价格。
Product: {'Timestamp': [datetime.date(2019, 4, 15), datetime.date(2019, 4, 16), datetime.date(2019, 4, 17), datetime.date(2019, 4, 18), datetime.date(2019, 4, 19), datetime.date(2019, 4, 20), da
浏览 4提问于2019-06-18得票数 0
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1回答
我有一些被划分为event-related.的值所以并不是每分钟都有相同数量的数据。为了能够更好地处理这些数据，我的目标是只有每分钟取第一行值。
从csv导入数据的时间如下所示：
时间
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:12
2011年11月11日11:12
2011年11月11日11:13
其他的数值是温度。一个主要的问题是以正确的格式导入时间。我试图用这样的方法来解决这个问题：
with open('my_file.csv','r') as file:
for l
浏览 5提问于2022-01-04得票数 0
给出从excel文件到csv的示例数据(使用Pandas)，我尝试了各种形式的pd.datetime将这些看似一致的字符串日期转换成日期时间格式。使用标志错误=‘胁迫’我失去了一堆日期。不是很好。使用错误=“忽略”，我得到了一些带有dtype datetime的列，而其他列仍然是对象。不是很好。我们的目标是抓住所有这些日期的年份，然后从1980年到2000年将它们放入五年的垃圾箱中。在这一点上，我认为熊猫日期时间解析器就像解析器的卡戴珊一样，什么都不出名。
Date_1 Date_2 Date_3 Date_4 Date_5 Date_6
1000
浏览 1提问于2020-11-18得票数 0
回答已采纳
似乎对于1分钟的条形数据，采样频率为8的任意倍数的resample()有一个bug。下面的代码说明了在3、5、6、8、16分钟进行重采样时的错误。对于3和5频率，重采样数据帧索引的第一个条目开始于基本时间戳(在本例中为9:30)，而对于频率8和16，重采样索引分别从9:26和9:18开始。
import pandas as pd
import datetime as dt
import numpy as np
datetime_start = dt.datetime(2014, 9, 1, 9, 30)
datetime_end = dt.datetime(2014, 9, 1, 16, 0
浏览 1提问于2014-10-09得票数 2
2回答
我有一个时间序列，我重新采样到这个数据帧df中，
我的数据是从6月6日到6月28日。它希望将数据从6月1日延长到6月30日。count列将只在延长的时间内有0值，而我的实际值从第6到28。
Out[123]:
count
Timestamp
2009-06-07 02:00:00 1
2009-06-07 03:00:00 0
2009-06-07 04:00:00 0
2009-06-07 05:00:00 0
2009-06-07 06
浏览 22提问于2017-08-28得票数 7
回答已采纳
我正在尝试使用Statsmodels库中的seasonal_decompose函数来分解我的时间序列数据的季节性和趋势，但我得到的是ValueError
数据：
A (Current average)
TS
2017-12-01 00:01:00 3.274965
2017-12-01 00:02:00 3.274083
2017-12-01 00:03:00 3.262563
2017-12-01 00:04:00 3.278352
2017-12-01 00:05:00 3.251769
数据索引：
ts_log.index
输出：
Da
浏览 0提问于2018-04-30得票数 1
1回答
在R中，它有fill_gaps，它可以填充时间序列以及关键字，如下面的水果。我想知道python中有没有类似的东西。
library(tribble)
harvest <- tsibble(
year = c(2010, 2011, 2013, 2011, 2012, 2014),
fruit = rep(c("kiwi", "cherry"), each = 3),
kilo = sample(1:10, size = 6),
key = fruit, index = year
)
# gaps as default `NA`
fill
浏览 14提问于2021-05-26得票数 2
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