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感想

時序資料處理太難了，很多知識點沒有搞明白。先把自己理解清楚的內容記錄下。
1、首先需要知道，時間變數在python系統中是以時間戳型別儲存的，由日期和時間共同組成，即Timestamp，精確到ns。
2、date_range 是一種生成連續間隔時間的一種方法，其重要的引數為 start, end, freq, periods ，它們分別表示開始時間，結束時間，時間間隔，時間戳個數。
這裡重點說明下，freq和periods 的區別:
freq：是在時間間隔後找不到該日期，會捨棄不填充資料；呈現格式是依據freq的內容，若freq是時間間隔，則日期+時間格式；若是日期間隔，則是日期格式

pd.date_range('2020-1-1', '2020-2-28', periods=6)
結果：DatetimeIndex(['2020-01-01 00:00:00', '2020-01-12 14:24:00',
               '2020-01-24 04:48:00', '2020-02-04 19:12:00',
               '2020-02-16 09:36:00', '2020-02-28 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=
 
None)
pd.date_range('2020-1-1', '2020-2-28', freq='10D')
結果：
DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-11', '2020-01-21', '2020-01-31',
               '2020-02-10', '2020-02-20'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='10D')
pd.date_range('2020-1-1', '2020-2-28', freq='30s')
結果：
DatetimeIndex(['2020-01-01 00:00:00', '2020-01-01 00:00:30',
               '2020-01-01 00:01:00'
 
, '2020-01-01 00:01:30',
               '2020-01-01 00:02:00', '2020-01-01 00:02:30',
               '2020-01-01 00:03:00', '2020-01-01 00:03:30',
               '2020-01-01 00:04:00', '2020-01-01 00:04:30',
               ...
               '2020-02-27 23:55:30', '2020-02-27 23:56:00',
               '2020-02-27 23:56:30', '2020-02-27 23:57:00',
               '2020-02-27 23:57:30', '2020-02-27 23:58:00',
               '2020-02-27 23:58:30', '2020-02-27 23:59:00',
               '2020-02-27 23:59:30', '2020-02-28 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', length=167041, freq='30S')

3、freq選項內容解讀：

4、Timedelta的使用
我們知道Excel表中，整數表示日期，小數表示時間。那如果讀取的excel檔案時日期資料顯示數字而非正確的日期，這種問題如何解決？那以下程式碼可以解決：

# 44196：在excel表示2020-12-31
pd.Timestamp('18991230')+pd.Timedelta(days=44196)
結果：
Timestamp('2020-12-31 00:00:00')

5、dt物件
①、取出時間相關的屬性
第一類操作的常用屬性包括： date, time, year, month, day, hour, minute, second, microsecond, nanosecond, dayofweek, dayofyear, weekofyear, daysinmonth, quarter ，其中 daysinmonth, quarter 分別表示月中的第幾天和季度。

s = pd.Series(pd.date_range('2020-1-1','2020-1-3', freq='60s'))
#date:獲取日期
s.dt.date
#month:獲取月份
s.dt.month

第二類判斷操作主要用於測試是否為月/季/年的第一天或者最後一天

In [40]: s.dt.is_year_start # 還可選 is_quarter/month_start
Out[40]: 
0     True
1    False
2    False
dtype: bool

In [41]: s.dt.is_year_end # 還可選 is_quarter/month_end
Out[41]: 
0    False
1    False
2    False
dtype: bool

第三類的取整操作包含 round, ceil, floor ，它們的公共引數為 freq ，常用的包括 H, min, S （小時、分鐘、秒）

In [42]: s = pd.Series(pd.date_range('2020-1-1 20:35:00',
   ....:                             '2020-1-1 22:35:00',
   ....:                             freq='45min'))
   ....: 

In [43]: s
Out[43]: 
0   2020-01-01 20:35:00
1   2020-01-01 21:20:00
2   2020-01-01 22:05:00
dtype: datetime64[ns]

In [44]: s.dt.round('1H')
Out[44]: 
0   2020-01-01 21:00:00
1   2020-01-01 21:00:00
2   2020-01-01 22:00:00
dtype: datetime64[ns]

In [45]: s.dt.ceil('1H')
Out[45]: 
0   2020-01-01 21:00:00
1   2020-01-01 22:00:00
2   2020-01-01 23:00:00
dtype: datetime64[ns]

In [46]: s.dt.floor('1H')
Out[46]: 
0   2020-01-01 20:00:00
1   2020-01-01 21:00:00
2   2020-01-01 22:00:00
dtype: datetime64[ns]

參考資料：https://datawhalechina.github.io/joyful-pandas/build/html/%E7%9B%AE%E5%BD%95/ch10.html