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python时间日期函数与利用pandas进行时间序列处理详解

yipeiwu_com5年前Python基础

python标准库包含于日期（date）和时间（time）数据的数据类型，datetime、time以及calendar模块会被经常用到。

datetime以毫秒形式存储日期和时间，datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差。

下面我们先简单的了解下python日期和时间数据类型及工具

给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta，会产生一个新的对象

from datetime import datetime
from datetime import timedelta

now = datetime.now()
now

datetime.datetime(2017, 6, 27, 15, 56, 56, 167000)

datetime参数：datetime(year, month, day[, hour[, minute[, second[, microsecond[,tzinfo]]]]])

delta = now - datetime(2017,6,27,10,10,10,10)
delta

datetime.timedelta(0, 20806, 166990)

delta.days

 0

delta.seconds

 20806

delta.microseconds

 166990

datetime模块中的数据类型

类型 说明
date 以公历形式存储日历日期（年、月、日）
time 将时间存储为时、分、秒、毫秒
datetime 存储日期和时间
timedelta 表示两个datetime值之间的差（日、秒、毫秒）

字符串和datetime的相互转换

1）python标准库函数

日期转换成字符串：利用str 或strftime

字符串转换成日期：datetime.strptime

stamp = datetime(2017,6,27)

str(stamp)

 '2017-06-27 00:00:00'

stamp.strftime('%y-%m-%d')#%Y是4位年，%y是2位年

 '17-06-27'

#对多个时间进行解析成字符串

date = ['2017-6-26','2017-6-27']

datetime2 = [datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d') for x in date]

datetime2

 [datetime.datetime(2017, 6, 26, 0, 0), datetime.datetime(2017, 6, 27, 0, 0)]

2）第三方库dateutil.parser的时间解析函数

from dateutil.parser import parse

parse('2017-6-27')

 datetime.datetime(2017, 6, 27, 0, 0)

parse('27/6/2017',dayfirst =True)

 datetime.datetime(2017, 6, 27, 0, 0)

3）pandas处理成组日期

pandas通常用于处理成组日期，不管这些日期是DataFrame的轴索引还是列，to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。

date

 ['2017-6-26', '2017-6-27']

import pandas as pd

pd.to_datetime(date)



 DatetimeIndex(['2017-06-26', '2017-06-27'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

datetime 格式定义

代码 说明
%Y 4位数的年
%y 2位数的年
%m 2位数的月[01,12]
%d 2位数的日[01，31]
%H 时（24小时制）[00,23]
%l 时（12小时制）[01,12]
%M 2位数的分[00,59]
%S 秒[00,61]有闰秒的存在
%w 用整数表示的星期几[0（星期天），6]
%F %Y-%m-%d简写形式例如，2017-06-27
%D %m/%d/%y简写形式

pandas时间序列基础以及时间、日期处理

pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳（时间点）（通常以python字符串或datetime对象表示）为索引的Series：

dates = ['2017-06-20','2017-06-21',\
   '2017-06-22','2017-06-23','2017-06-24','2017-06-25','2017-06-26','2017-06-27']


import numpy as np
ts = pd.Series(np.random.randn(8),index = pd.to_datetime(dates))


ts

 2017-06-20 0.788811
 2017-06-21 0.372555
 2017-06-22 0.009967
 2017-06-23 -1.024626
 2017-06-24 0.981214
 2017-06-25 0.314127
 2017-06-26 -0.127258
 2017-06-27 1.919773
 dtype: float64

ts.index

 DatetimeIndex(['2017-06-20', '2017-06-21', '2017-06-22', '2017-06-23',
     '2017-06-24', '2017-06-25', '2017-06-26', '2017-06-27'],
     dtype='datetime64[ns]', freq=None)

pandas不同索引的时间序列之间的算术运算会自动按日期对齐

ts[::2]#从前往后每隔两个取数据

 2017-06-20 0.788811
 2017-06-22 0.009967
 2017-06-24 0.981214
 2017-06-26 -0.127258
 dtype: float64

ts[::-2]#从后往前逆序每隔两个取数据

 2017-06-27 1.919773
 2017-06-25 0.314127
 2017-06-23 -1.024626
 2017-06-21 0.372555
 dtype: float64

ts + ts[::2]#自动数据对齐

 2017-06-20 1.577621
 2017-06-21   NaN
 2017-06-22 0.019935
 2017-06-23   NaN
 2017-06-24 1.962429
 2017-06-25   NaN
 2017-06-26 -0.254516
 2017-06-27   NaN
 dtype: float64

索引为日期的Series和DataFrame数据的索引、选取以及子集构造

方法：
1）.index[number_int]

2)[一个可以被解析为日期的字符串]

3）对于，较长的时间序列，只需传入‘年'或‘年月'可返回对应的数据切片

4）通过时间范围进行切片索引

ts

 2017-06-20 0.788811
 2017-06-21 0.372555
 2017-06-22 0.009967
 2017-06-23 -1.024626
 2017-06-24 0.981214
 2017-06-25 0.314127
 2017-06-26 -0.127258
 2017-06-27 1.919773
 dtype: float64

ts[ts.index[2]]

 0.0099673896063391908

ts['2017-06-21']#传入可以被解析成日期的字符串

 0.37255538918121028

ts['21/06/2017']

 0.37255538918121028

ts['20170621']

 0.37255538918121028

ts['2017-06']#传入年或年月

 2017-06-20 0.788811
 2017-06-21 0.372555
 2017-06-22 0.009967
 2017-06-23 -1.024626
 2017-06-24 0.981214
 2017-06-25 0.314127
 2017-06-26 -0.127258
 2017-06-27 1.919773
 dtype: float64

ts['2017-06-20':'2017-06-23']#时间范围进行切片

 2017-06-20 0.788811
 2017-06-21 0.372555
 2017-06-22 0.009967
 2017-06-23 -1.024626
 dtype: float64

带有重复索引的时间序列

1）.index.is_unique检查索引日期是否是唯一的

2）对非唯一时间戳的数据进行聚合，通过groupby，并传入level = 0（索引的唯一一层）

dates = pd.DatetimeIndex(['2017/06/01','2017/06/02','2017/06/02','2017/06/02','2017/06/03'])
dates

 DatetimeIndex(['2017-06-01', '2017-06-02', '2017-06-02', '2017-06-02',
     '2017-06-03'],
     dtype='datetime64[ns]', freq=None)

dup_ts = pd.Series(np.arange(5),index = dates)
dup_ts

 2017-06-01 0
 2017-06-02 1
 2017-06-02 2
 2017-06-02 3
 2017-06-03 4
 dtype: int32

dup_ts.index.is_unique

 False

dup_ts['2017-06-02']

 2017-06-02 1
 2017-06-02 2
 2017-06-02 3
 dtype: int32

grouped = dup_ts.groupby(level=0).mean()

grouped

 2017-06-01 0
 2017-06-02 2
 2017-06-03 4
 dtype: int32

dup_df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape((5,2)),index = dates )
dup_df

0 1
2017-06-01 0 1
2017-06-02 2 3
2017-06-02 4 5
2017-06-02 6 7
2017-06-03 8 9 

grouped_df = dup_df.groupby(level=0).mean()##针对DataFrame

grouped_df

0 1
2017-06-01 0 1
2017-06-02 4 5
2017-06-03 8 9

本文总结了以下4个知识点

1）字符串、日期的转换方法

2）日期和时间的主要python，datetime、timedelta、pandas.to_datetime等

3）以时间为索引的Series和DataFrame的索引、切片

4）带有重复时间索引时的索引，.groupby(level=0)应用

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