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在数据分析中，日期和时间数据的处理是非常基础且重要的环节，合理运用相关工具能让我们更高效地从时间维度挖掘数据价值。接下来，我们将从日期数据的处理、日期范围与频率、时间区间转换、重新采样以及移动窗口函数这几个方面展开。
一、日期数据的处理
首先，我们来看日期数据的处理，这部分主要包括日期数据的转换、dt 对象的使用、指定日期区间数据的获取以及按不同时期统计数据。
1. 日期数据的转换
在实际操作中，我们拿到的日期数据往往格式多样，比如 “2023 年 2 月 14 日”“14-Feb-23”“2023/02/14” 等，这时候就需要将它们统一转换为标准的日期格式。pandas 中的to_datetime()方法就是专门用来做这个的。
to_datetime()方法的参数很丰富，比如errors可以处理无效的日期格式，设置为coerce时会将无效值转为NaT（类似 NaN 的日期型空值）；format可以指定日期格式，提高转换效率；unit则适用于 Unix 时间戳的转换。例如，我们可以用它将各种格式的 “2023 年 2 月 14 日” 统一转为 “2023-02-14” 这种标准格式，方便后续处理。
另外，我们还可以将分散的年、月、日等数据组合成日期，比如有 “year=2023”“month=2”“day=14” 这样的列，通过to_datetime()也能快速合并成完整的日期数据。
2. dt 对象
当我们将数据转换为日期格式后，就可以使用dt对象来提取日期中的详细信息。dt对象提供了很多实用的属性和方法，比如year（年份）、month（月份）、day（日）、dayofweek（星期几）、quarter（季度）、is_leap_year（是否闰年）等。
举个例子，对于 “2022-12-31” 这个日期，通过dt.year可以得到 2022，dt.month得到 12，dt.day得到 31，dt.dayofweek能知道这一天是星期六，dt.quarter显示为第 4 季度，dt.is_leap_year则会返回 False（2022 年不是闰年）。借助这些属性，我们能轻松实现按年、月、季度等维度的分析。
3. 获取指定日期区间的数据
在分析时，我们常常需要筛选出某一时间段的数据。如果日期是数据的索引，操作会非常便捷：
- 要获取 2022 年的数据，直接用df.loc['2022']；
- 获取 2021 至 2022 年的数据，用df['2021':'2022']；
- 精确到月份，比如 2022 年 7 月，用df.loc['2022-07']；
- 甚至可以精确到某一天，比如 2022 年 5 月 6 日，用df['2022-05-06':'2022-05-06']。
比如我们要分析 2022 年 5 月 11 日到 6 月 10 日的订单数据，就可以用类似的方法快速筛选出这段时间的记录，方便后续统计。
4. 按不同时期统计数据
按不同时期统计数据主要用到resample()和to_period()方法。
- resample()方法可以按年（'AS'）、季度（'Q'）、月（'M'）、星期（'W'）、天（'D'）等频率对数据进行汇总，比如df.resample('M').sum()就是按月统计数据总和。
- to_period()方法则用于将日期转换为对应的时期索引，比如df.to_period('A')会将日期转为按年的时期，df.to_period('M')转为按月的时期，让数据的时间维度更清晰。
我们还可以将两者结合，比如df.resample('Q').sum().to_period('Q')，就是按季度统计数据后，再以季度时期索引显示结果，看起来更直观。
二、日期范围、频率和移位
接下来我们学习日期范围的生成、频率转换以及日期移位的操作。
1. 生成日期范围 ——date_range()函数
date_range()函数可以帮我们生成指定范围和频率的日期序列，非常适合创建时间索引。它的主要参数有start（起点）、end（终点）、periods（日期数量）、freq（频率）等。
比如：
- pd.date_range('2023/1/1','2023/1/3')会生成 2023 年 1 月 1 日到 3 日的每日日期（默认 freq='D'）；
- freq='B'表示只生成工作日；
- freq='H'按小时生成；
- 甚至可以用复合频率，比如freq='7D'（每 7 天）、freq='1h30min'（每 1 小时 30 分钟）。
通过这些参数，我们能灵活生成各种时间序列，满足不同场景的需求。
2. 日期频率转换 ——asfreq()方法
asfreq()方法用于改变日期数据的频率，比如将按天的数据转换为按 5 小时的数据。转换后，原日期对应的值会填充到新频率的每个时间点上。例如，2023-01-01 的数据是 0.898176，转换为 5 小时频率后，2023-01-01 00:00、05:00、10:00 等时间点都会显示这个值，方便我们按更细的时间粒度分析数据。
3. 移位日期 ——shift()方法
日期移位和我们之前学过的数据移位类似，通过shift()方法可以将日期数据向前或向后移动指定幅度。periods参数控制移动次数（正数向后移，负数向前移），freq参数（仅用于时间序列）可以移动日期索引而保持数据不变。
比如，将 2023 年 1 月 1 日到 5 日的数据向前移动 2 次，前两条数据会变成NaN，后面的数据依次前移；向后移动 2 次则相反，后两条数据变为NaN。这在计算环比变化（如本周与上周数据对比）时非常有用。
三、时间区间与频率转换
这部分我们主要学习时间区间的创建和区间频率的转换。
1. 创建时间区间
- Period 类：用于表示单个时间区间，比如Period('2023', freq='A')表示 2023 年这个年度区间，我们可以通过它的start_time和end_time属性获取区间的起止时间（2023-01-01 00:00:00 到 2023-12-31 23:59:59.999999999）。
- period_range () 函数：用于生成多个连续的时间区间，比如period_range('2022-01-01', '2022-06-30', freq='M')会生成 2022 年 1 月到 6 月的月度区间序列。
2. 区间频率转换
同样可以用asfreq()方法实现时间区间的频率转换，比如将年度区间 “2023” 转换为月度区间，会得到 “2023-01” 到 “2023-12” 的 12 个月度区间；转换为日历日区间则是 “2023-01-01” 到 “2023-12-31”。how参数可以指定区间的起止点（start或end），默认是end。
四、重新采样与频率转换
重新采样是指将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率，主要分为降采样和升采样。
1. 重采样 ——resample()方法
resample()方法是实现重采样的核心工具，参数rule指定目标频率，how指定聚合函数（如求和、均值）。比如将一分钟的时间序列转换为 3 分钟的，就可以用df.resample('3T').sum()，对每 3 分钟的数据求和。
2. 降采样处理
降采样是将高频率数据转换为低频率数据（比如分钟→小时、天→周）。例如，我们有每天的销售数据，要按周统计，就可以用df.resample('W').sum()，将每周 7 天的销售额汇总，得到每周的总销量。这样能简化数据，展示更长周期的趋势。
3. 升采样处理
升采样则是将低频率数据转换为高频率数据（比如周→天、天→小时），这时候会出现空值，需要进行填充：
- 不填充：用asfreq()方法，空值保留NaN；
- 前值填充：用ffill()或pad()方法，用前面的已知值填充后面的空值；
- 后值填充：用bfill()方法，用后面的已知值填充前面的空值。
比如将 2 天的数据升采样为每 6 小时一次，用前值填充后，当天的每个 6 小时区间都会显示当天的数据，让数据更连贯。
五、移动窗口函数
最后，我们来学习移动窗口函数，它能帮助我们计算时间序列中固定长度窗口内的统计量。
1. 时间序列数据汇总 ——ohlc()函数
ohlc()函数用于汇总每组时间区间内的数据，返回open（起始值）、high（最大值）、low（最小值）、close（结束值）。比如对 5 分钟的时间序列，df.resample('10T').ohlc()会每 10 分钟统计一次这四个值，常用于金融数据等场景。
2. 移动窗口数据计算 ——rolling()函数
rolling()函数可以创建一个移动窗口，计算窗口内数据的统计量（如均值、求和）。它的window参数指定窗口大小（可以是数据个数或时间偏移），min_periods指定窗口内最少需要的非空值数量。
例如，计算 3 天的移动平均销量，df.rolling(window=3).mean()会依次计算每连续 3 天的销量均值；设置min_periods=1时，即使窗口内只有 1 个数据（如开头的前两个窗口），也会计算结果，而不是返回NaN。这在分析数据的短期趋势（如近 7 天平均销量）时非常实用。
总结
以上说明了从日期数据的转换、提取，到日期范围的生成、频率转换，再到重新采样和移动窗口计算，这些工具能帮助我们高效地从时间维度分析数据。无论是按年、季、月统计趋势，还是计算移动平均值，掌握这些方法都能让我们在处理时间序列数据时更方便。