Pandas.DataFrame时间序列数据处理的实现

将pandas.DataFrame，pandas.Series的索引设置为datetime64 [ns]类型时，将其视为DatetimeIndex，并且可以使用各种处理时间序列数据的函数。

可以按年或月指定行，并按切片指定提取周期，这在处理包含日期和时间信息（例如日期和时间）的数据时非常方便。

在此，将对以下内容进行描述。

• 如何将一列现有数据指定为DatetimeIndex

• 读取CSV时如何指定DatetimeIndex

• 关于pandas.Series

如何将一列现有数据指定为DatetimeIndex

将pandas.DataFrame与默认的基于0的索引和一个字符串列作为日期。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./data/26/sample_date.csv')
print(df)
#           date  val_1  val_2
# 0   2017-11-01     65     76
# 1   2017-11-07     26     66
# 2   2017-11-18     47     47
# 3   2017-11-27     20     38
# 4   2017-12-05     65     85
# 5   2017-12-12      4     29
# 6   2017-12-22     31     54
# 7   2017-12-29     21      8
# 8   2018-01-03     98     76
# 9   2018-01-08     48     64
# 10  2018-01-19     18     48
# 11  2018-01-23     86     70

print(type(df.index))
# <class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>

print(df['date'].dtype)
# object

将to_datetime（）应用于日期字符串列，并转换为datetime64 [ns]类型。

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
print(df['date'].dtype)
# datetime64[ns]

使用set_index（）方法将datetime64 [ns]类型的列指定为索引。

Pandas.DataFrame,重置列的行名(set_index）

索引现在是DatetimeIndex。索引的每个元素都是时间戳类型。

df.set_index('date', inplace=True)
print(df)
#             val_1  val_2
# date                    
# 2017-11-01     65     76
# 2017-11-07     26     66
# 2017-11-18     47     47
# 2017-11-27     20     38
# 2017-12-05     65     85
# 2017-12-12      4     29
# 2017-12-22     31     54
# 2017-12-29     21      8
# 2018-01-03     98     76
# 2018-01-08     48     64
# 2018-01-19     18     48
# 2018-01-23     86     70

print(type(df.index))
# <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>

print(df.index[0])
print(type(df.index[0]))
# 2017-11-01 00:00:00
# <class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>

可以按年或月指定行，并按切片提取周期。

print(df['2018'])
#             val_1  val_2
# date                    
# 2018-01-03     98     76
# 2018-01-08     48     64
# 2018-01-19     18     48
# 2018-01-23     86     70

print(df['2017-11'])
#             val_1  val_2
# date                    
# 2017-11-01     65     76
# 2017-11-07     26     66
# 2017-11-18     47     47
# 2017-11-27     20     38

print(df['2017-12-15':'2018-01-15'])
#             val_1  val_2
# date                    
# 2017-12-22     31     54
# 2017-12-29     21      8
# 2018-01-03     98     76
# 2018-01-08     48     64

还可以指定各种格式的行。

print(df.loc['01/19/2018', 'val_1'])
# 18

print(df.loc['20180103', 'val_2'])
# 76

读取CSV时如何指定DatetimeIndex

如果原始数据是CSV文件，则在使用read_csv（）进行读取时可以指定DatetimeIndex。

在参数index_col中指定要用作索引的日期和时间数据的列名（或从0开始的列号），并将parse_dates设置为True。

df = pd.read_csv('./data/26/sample_date.csv', index_col='date', parse_dates=True)
print(df)
#             val_1  val_2
# date
# 2017-11-01     65     76
# 2017-11-07     26     66
# 2017-11-18     47     47
# 2017-11-27     20     38
# 2017-12-05     65     85
# 2017-12-12      4     29
# 2017-12-22     31     54
# 2017-12-29     21      8
# 2018-01-03     98     76
# 2018-01-08     48     64
# 2018-01-19     18     48
# 2018-01-23     86     70

print(type(df.index))
# <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>

如果CSV文件的日期字符串为非标准格式，请在read_csv（）的参数date_parser中指定由lambda表达式定义的解析器。

parser = lambda date: pd.to_datetime(date, format='％Y年％m月％d日')

df_jp = pd.read_csv('./data/26/sample_date_cn.csv', index_col='date', parse_dates=True, date_parser=parser)
print(df_jp)
#             val_1  val_2
# date
# 2017-11-01     65     76
# 2017-11-07     26     66
# 2017-11-18     47     47
# 2017-11-27     20     38
# 2017-12-05     65     85
# 2017-12-12      4     29
# 2017-12-22     31     54
# 2017-12-29     21      8
# 2018-01-03     98     76
# 2018-01-08     48     64
# 2018-01-19     18     48
# 2018-01-23     86     70

print(type(df_jp.index))
# <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>

关于pandas.Series

这可能不是实际的模式，但是如果pandas.Series索引是日期字符串。

s = pd.read_csv('./data/26/sample_date.csv', index_col=0, usecols=[0, 1], squeeze=True)
print(s)
# date
# 2017-11-01    65
# 2017-11-07    26
# 2017-11-18    47
# 2017-11-27    20
# 2017-12-05    65
# 2017-12-12     4
# 2017-12-22    31
# 2017-12-29    21
# 2018-01-03    98
# 2018-01-08    48
# 2018-01-19    18
# 2018-01-23    86
# Name: val_1, dtype: int64

print(type(s))
print(type(s.index))
# <class 'pandas.core.series.Series'>
# <class 'pandas.core.indexes.base.Index'>

如果要将此索引转换为DatetimeIndex，则可以通过将用to_datetime转换的索引替换为属性索引来覆盖它。

s.index = pd.to_datetime(s.index)
print(s)
# date
# 2017-11-01    65
# 2017-11-07    26
# 2017-11-18    47
# 2017-11-27    20
# 2017-12-05    65
# 2017-12-12     4
# 2017-12-22    31
# 2017-12-29    21
# 2018-01-03    98
# 2018-01-08    48
# 2018-01-19    18
# 2018-01-23    86
# Name: val_1, dtype: int64

print(type(s))
print(type(s.index))
# <class 'pandas.core.series.Series'>
# <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>

print(s['2017-12-15':'2018-01-15'])
# date
# 2017-12-22    31
# 2017-12-29    21
# 2018-01-03    98
# 2018-01-08    48
# Name: val_1, dtype: int64

来源：https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/108185814