時間序列：datetime.datetime（2011-02-31），產生乙個datetimeindex物件;
pd.datetimeindex()
時間範圍： pd.date_range(start=『4/1/2012』,periods=20)
時間戳： pd.timestamp(『2011-03-12 04:20』)
datetime以毫秒形式儲存日期和時間，
字串和datetime的相互轉換
（1）字串—>datetime: datetime.strptime(str,』%y-%m-%d』) 知道已知格式進行日期解析
datetime—>字串 ： str(datetime) / datetime.strftime(『%y-%m-%d』)
（2）使用dateutil包中的parser.parse方法
from dateutil.parser import parse
(3) #pandas通常是用於處理成組日期的，不管這些日期是dataframe的行還是列。(pd.to_datetime(str))
時間序列基礎
pandas最基本的時間資料型別就是時間戳
（通常以python字串或datetime物件表示）
日期的範圍、頻率以及移動
有時候需要用相對固定的頻率對資料進行分析，比如每月、每天等。
pandas有一整套標準時間序列頻率以及用於重取樣、頻率推斷、生成固定頻率日期範圍的工具。只需呼叫resample.
wom-2fri 每月的第2周的星期五
錨點偏移量：時間序列不是均分分隔的
日期偏移：ts.shift(1/-1.freq=『m』)
錨點滾動：offset=monthend()
offset.rollforward(now) /backward
1. *****->本地化：ts.tz_localize(「 「) ts:時間series序列
一旦時間序列被本地化到乙個特定時區，就可以實現時區轉換：tz_convert
2.時期
p=pd.period(2007,freq=『a-dec』)
period_range()函式用於建立規則的時期範圍
values=[『2000103』,』200202』,』200301』]
index=pd.periodindex(values,freq=』q-dec』) #periodindex類的建構函式可以直接使用一組字串
3.時期的頻率轉換：asfreq()
p=pd.period(『2017』,freq=『a-dec』)
p.asfreq(『m』,how=『end』) :乙個時期period物件
4.timestamp和period的互相轉換：to_period() / to_timestamp(how=『end』)
重取樣（resampling）指的是將時間序列從乙個頻率轉換到另乙個頻率的過程。將高頻率資料聚合到低頻率成為降取樣（downsampling），而將低頻率資料轉換到高頻率成為公升取樣（uosampling）。並不是所有的重取樣都能被劃分到這兩類中，比如將w-wed轉換為w-fri既不是降取樣也不是公升取樣。
降取樣：
在進行降取樣時，應該考慮如下：
1. 各區間那便是閉合的（closed=『right』）
2. 如何標記各個聚合面元，用區間的開頭還是結尾(label=『right』)
ohlc重取樣:包括open,high,low,close四個值
由於時期指的是時間區間，所以公升取樣和降取樣的規則就比較嚴格
在降取樣中，目標頻率必須是原頻率的子時期
在公升取樣中，目標頻率必須是原頻率的超時期
如果不滿足這些條件，就會引發異常，主要影響的是按季、年、周計算的頻率。
例如，由q-mar定義的時間區間只能公升取樣為a-mar、a-jun等
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