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文档简介

6.1时间序列的基本操作Python数据分析学习目标及重点学习目标：了解时间序列分析时间序列基本操作目录学习内容1.认识时间序列分析2.

时间序列基本操作01认识时间序列分析1.认识时间序列分析时间序列分析是一种用于研究和预测时间序列数据的统计学方法。Pandas是Python中一个强大且流行的数据操作库，特别适合处理时间序列数据。它提供了一系列工具和函数可以轻松加载、操作和分析时间序列数据。02时间序列基本操作2.时间序列基本操作Timestamp或DatetimeIndex:它的功能类似于其他索引类型，但也具有用于时间序列操作的专门函数。t=pd.to_datetime("29/10/2023",dayfirst=True)

#Timestamp(‘2023-10-2900:00:00')

t=pd.Timestamp('2023-01-01',tz='Europe/Berlin')

#Timestamp('2023-01-0100:00:00+0100',tz='Europe/Berlin')Pandas日期类型2.时间序列基本操作period或PeriodIndex:一个有开始和结束的时间间隔。它由固定的间隔组成。t=pd.to_datetime(["04/23/2023","10/29/2023"])

period=t.to_period("D")Pandas日期类型2.时间序列基本操作Timedelta或TimedeltaIndex:两个日期之间的时间间隔。delta=pd.TimedeltaIndex(data=['1days03:00:00',

'2days09:05:01.000030'])Pandas日期类型2.时间序列基本操作使用pd.read_csv读取时间序列时，可以设置两个参数。使用parse_dates参数可以把指定的列从文本类型转化为Pandas内置时间类型，使用index_col可以把指定的列转化为数据集的索引。读取数据2.时间序列基本操作使用pandasSeries对象的asfreq函数对时间序列数据以指定频率作图。其中M代表以月为基本单位。默认是使用时间窗的结尾作为结果，例如2022年12月这个月的结果实际是12月31号的数据。数据可视化2.时间序列基本操作时间戳用来表示某个时间点，时间窗(Periods)用来表示某个时间区间。时间窗常常用来检测在某个时间段内是否发生了特殊事件。时间戳与时间窗之间也可以相互进行转换。时间戳与时间窗创建时间戳：timestamp=pd.Timestamp(2023,1,1,12)创建时间窗：period=pd.Period(‘2023-01-01’)2.时间序列基本操作date_range是一个可以返回多个datetime对象组成的序列的方法。它经常被用于创建连续的时间序列。date_range方法创建连续

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