Pandas处理时间序列数据

Pandas时序处理中最常见的两种数据类型为datetime和timedelta。

flowchart TB datetime --data --> 2024-01-01 datetime --time--> 10:00:00

datetime顾名思义就是既有日期date也有时间time，表示一个具体的时间点（时间戳）。

timedelta则表示两个时间点之间的差，比如2024-01-01和2024-01-02之间的timedelta即为一天。

1. pd.to_datetime()，可以将对应的时间列转换为Pandas中的datetime64类型
2. set_index() 将时间序列设定为索引
3. 提取出时间/日期的属性

在时序数据处理过程中，经常需要实现下述需求：

• 求某个日期对应的星期数（2019-06-05是第几周）
• 判断一个日期是周几（2020-01-01是周几）
• 判断某一日期是第几季度（2019-07-08属于哪个季度）

当数据中的时间列已经转换为datetime64格式时，仅需调用.dt接口，即可求得想要的结果

Property	Description	Property	Description
year	年份	month	月份
day	日	hour	时
minute	分	second	秒
date	日期	time	时间
dayofyear	一年中的第几天	weekofyear	一年中的第几周
weekday	一周中的第几天，0对应周一	weekday_name	周几的名称，如周一为Monday
quarter	第几个季度	is_leap_year	是否闰年

4. resample基于时间的groupby操作