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wzjs 2025/8/28 13:04:05

可以做电商题目的网站,南京最大网站建设公司,南沙区做网站公司,虎门网站Pandas提供了强大的日期和时间处理功能，这对于时间序列分析至关重要。本教程将介绍Pandas中处理日期时间的主要方法。包括： 日期时间数据的创建和转换日期时间属性的提取时间差计算和日期运算重采样和频率转换时区处理基于日期时间的索引操作 Pandas中…

Pandas提供了强大的日期和时间处理功能，这对于时间序列分析至关重要。本教程将介绍Pandas中处理日期时间的主要方法。包括：

日期时间数据的创建和转换
日期时间属性的提取
时间差计算和日期运算
重采样和频率转换
时区处理
基于日期时间的索引操作

Pandas中的日期时间类型

时间戳（timestamp）：表示的是一个特定的时刻，比如 2008 年 8 月 8 日下午午 8:00。
时间周期（period）：引用特定开始和结束点之间的时间长度；例如，2015 年。时间段通常引用时间间隔的特殊情况，其中每个间隔具有统一的长度并且不重叠（例如，构成每天的 24 小时长的时间段）。
时间增量或间隔（timedelta）：引用确切的时间长度（例如，间隔为 22.56 秒）。

1. 创建日期时间数据

1.1 使用`to_datetime()`函数

import pandas as pd# 将字符串转换为datetime
date_str = ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03']
dates = pd.to_datetime(date_str)
print(dates)

1.2 创建日期范围

# 创建日期范围
date_range = pd.date_range('2023-01-01', periods=5, freq='D')
print(date_range)# 带有时区的日期范围
date_range_tz = pd.date_range('2023-01-01', periods=5, freq='D', tz='Asia/Shanghai')
print(date_range_tz)

2. 访问日期时间属性

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-01-01', periods=5, freq='D'),'value': [10, 20, 30, 40, 50]
})# 提取年、月、日等属性
df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month
df['day'] = df['date'].dt.day
df['day_of_week'] = df['date'].dt.dayofweek  # 周一=0, 周日=6
df['day_name'] = df['date'].dt.day_name()
df['is_weekend'] = df['date'].dt.dayofweek >= 5print(df)

3. 日期时间运算

3.1 时间差计算

# 计算时间差
df['date_diff'] = df['date'] - df['date'].shift(1)
print(df[['date', 'date_diff']])# 使用Timedelta进行时间运算
df['date_plus_2days'] = df['date'] + pd.Timedelta(days=2)
df['date_plus_3hours'] = df['date'] + pd.Timedelta(hours=3)
print(df)

3.2 日期比较

# 日期比较
start_date = pd.to_datetime('2023-01-02')
df['after_start_date'] = df['date'] > start_date
print(df[['date', 'after_start_date']])

4. 重采样和时间频率转换

# 创建示例时间序列数据
ts = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5],index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5, freq='D')
)# 降采样（低频） - 计算每周平均值
weekly = ts.resample('W').mean()
print("Weekly resample:\n", weekly)# 升采样（高频） - 填充缺失值
hourly = ts.resample('H').ffill()
print("Hourly resample (forward fill):\n", hourly.head(10))  # 只显示前10行

5. 时区处理

# 本地化时区
ts = pd.Series([1, 2, 3],index=pd.date_range('2023-01-01', periods=3, freq='D')
)
ts = ts.tz_localize('UTC')
print("UTC timezone:\n", ts)# 时区转换
ts_shanghai = ts.tz_convert('Asia/Shanghai')
print("Shanghai timezone:\n", ts_shanghai)

6. 日期时间索引操作

# 设置日期为索引
df.set_index('date', inplace=True)# 按年份切片
print(df.loc['2023'])# 按月份切片
print(df.loc['2023-01'])# 按日期范围切片
print(df.loc['2023-01-02':'2023-01-04'])

7. 实际应用示例

# 读取包含日期时间的数据
# 假设有一个CSV文件包含日期列
# df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date_column'])# 处理缺失日期
full_date_range = pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='D')
df = df.reindex(full_date_range)# 填充缺失值
df['value'] = df['value'].fillna(method='ffill')  # 前向填充# 计算滚动平均值
df['7_day_avg'] = df['value'].rolling(window='7D').mean()print(df.head(10))

8. 高级技巧

8.1 自定义工作日历

from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay
from pandas.tseries.holiday import USFederalHolidayCalendar# 使用美国联邦假日日历
us_bd = CustomBusinessDay(calendar=USFederalHolidayCalendar())
date_range = pd.date_range('2023-01-01', periods=10, freq=us_bd)
print("US business days only:\n", date_range)

8.2 季度数据处理

# 创建季度数据
quarterly = pd.Series([100, 200, 300, 400],index=pd.date_range('2023-01-01', periods=4, freq='Q')
)# 季度开始和结束日期
print("Quarter start:\n", quarterly.index)
print("Quarter end:\n", quarterly.index + pd.offsets.QuarterEnd())