三、時間差
四、日期偏置
五、時序中的滑窗與分組
概念單元素型別
陣列型別
pandas資料型別
date times
timestamp
datetimeindex
datetime64[ns]
time deltas
timedelta
timedeltaindex
timedelta64[ns]
time spans
period
periodindex
period[freq]
date offsets
dateoffset
none
none
如果想要選出某個子時間戳序列，第一類方法是利用 dt 物件和布林條件聯合使用，另一種方式是利用切片，後者常用於連續時間戳間差可以理解為兩個時間戳的差，可以通過pd.timedelta來構造
生成時間差序列的主要方式是pd.to_timedelta，其型別為timedelta64[ns]
與date_range一樣，時間差序列也可以用timedelta_range來生成，它們兩者具有一致的引數
對於timedelta序列，同樣可以定義 dt 物件，dt主要定義的屬性包括days, seconds, mircroseconds, nanoseconds，它們分別返回了對應的時間差特徵。需要注意的是，這裡的seconds不是指單純的秒，而是對天數取餘後剩餘的秒數，如果想要直接得到對應的秒數total_seconds
與標量的乘法運算、與時間戳的加減法運算、與時間差的加減法與除法運算：
offset物件在pd.offsets中被定義
幾乎每乙個offset物件繫結了日期偏置字串（frequencies strings/offset aliases），可以指定offset對應的字串來替代使用
pandas學習之時序資料
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...
pandas時序資料 task4
這裡寫一點自己的理解吧，之前學習完材料後做了一些總結，但做練習題目時完全不會，目前想法是掌握了多少寫多少，這裡主要掌握了date range,to datetime.兩者的區別主要在days為單位時，如果原時間帶有夏令時間，那麼絕對時間的一天，是24小時，而相對時間的一天，則有可能不等於24小時，為...
Pandas資料分析學習打卡（四） 時序資料
主要內容 時序資料，我的理解就是直接以時間為索引的序列，同時對時間資訊有多種方法來實現對資料的靈活操作。時間序列的建立有多種方式，可以用to datetime方法和date range方法來實現。時間序列支援索引和切片操作 rng pd.date range 2020 2021 freq w ts ...