1. 程式人生 > >時間序列(一)時間序列的生成

時間序列(一)時間序列的生成

時間序列
時間戳(timestamp)
固定週期(period)
時間間隔(interval)

date_range¶
可以指定開始時間與週期
H:小時
D:天
M:月

產生時間序列

# TIMES #2016 Jul 1 7/1/2016 1/7/2016 2016-07-01 2016/07/01
rng = pd.date_range('2016-07-01', periods = 10, freq = '3D')

引數1:日期 引數2:數目 引數3:間隔

time=pd.Series(np.random.randn(20),index=pd.date_range(dt.datetime(2016
,1,1),periods=20))

建立一個Series,索引為時間序列
值為隨機值

2016-01-01   -0.129379
2016-01-02    0.164480
2016-01-03   -0.639117
2016-01-04   -0.427224
2016-01-05    2.055133
2016-01-06    1.116075
2016-01-07    0.357426
2016-01-08    0.274249
2016-01-09    0.834405
2016-01-10   -0.005444
2016-01-11   -0.134409
2016-01-12    0.249318
2016-01-13   -0.297842
2016-01-14
-0.128514 2016-01-15 0.063690 2016-01-16 -2.246031 2016-01-17 0.359552 2016-01-18 0.383030 2016-01-19 0.402717 2016-01-20 -0.694068 Freq: D, dtype: float64
truncate過濾

過濾掉2016-1-10之前資料

time.truncate(before='2016-1-10')

過濾掉2016-1-10之後資料

time.truncate(after='2016-1-10')
data=pd.date_range('2010-01-01','2011-01-01',freq
='M')
print(data)
DatetimeIndex(['2010-01-31', '2010-02-28', '2010-03-31', '2010-04-30','2010-05-31', '2010-06-30', '2010-07-31', '2010-08-31','2010-09-30', '2010-10-31', '2010-11-30', '2010-12-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='M')

這裡寫圖片描述