# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd
在做金融领域方面的分析时，经常会对时间进行一系列的处理。Pandas 内部自带了很多关于时间序列相关的工具，所以它非常适合处理时间序列。在处理时间序列的过程中，我们经常会去做以下一些任务：
- 生成固定频率日期和时间跨度的序列
- 将时间序列整合或转换为特定频率
- 基于各种非标准时间增量（例如，在一年的最后一个工作日之前的 5 个工作日）计算“相对”日期，或向前或向后“滚动”日期
使用 Pandas 可以轻松完成以上任务
基础概述
下面列出了 Pandas中 和时间日期相关常用的类以及创建方法：
| 类 | 备注 | 创建方法 |
| Timestamp | 时刻数据 | to_datetime，Timestamp |
| DatetimeIndex | Timestamp的索引 | to_datetime，date_range，DatetimeIndex |
| Period | 时期数据 | Period |
| PeriodIndex | Period | period_range，PeriodIndex |
Pandas 中关于时间序列最常见的类型就是时间戳（ Timestamp ）了，创建时间戳的方法有很多种，我们分别来看一看
时间戳（Timestamp）
pd.Timestamp(2019, 11, 7) # Timestamp('2019-11-07 00:00:00')
pd.Timestamp("2019-11-7") # Timestamp('2019-11-07 00:00:00')
pd.to_datetime("2019-11-7") # Timestamp('2019-11-07 00:00:00')
除了时间戳之外，另一个常见的结构是时间跨度（ Period ）
时间跨度（Period）
freq 为频率周期参数，D 为日，M 为月
pd.Period("2019-11") # Period('2019-11', 'M')
pd.Period("2019-11-7") # Period('2019-11-07', 'D')
pd.Period("2019-11", freq="D") # Period('2019-11-01', 'D')
基于时间的索引
Timestamp 和 Period 可以是索引。将 Timestamp 和 Period 作为 Series 或 DataFrame 的索引后会自动强制转为 DatetimeIndex 和 PeriodIndex
Timestamp 作为索引
dates = [ pd.Timestamp("2019-11-01"), pd.Timestamp("2019-11-02"), pd.Timestamp("2019-11-03"), pd.Timestamp("2019-11-04")]
ts = pd.Series(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James"], index=dates)
ts
"""
2018-05-01 Tom
2018-05-02 Bob
2018-05-03 Mary
2018-05-04 James
dtype: object
"""
ts.index
"""
DatetimeIndex(['2018-05-01', '2018-05-02', '2018-05-03', '2018-05-04'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
"""
Period 作为索引
periods = [
pd.Period("2018-01"),
pd.Period("2018-02"),
pd.Period("2018-03"),
pd.Period("2018-4")
]
ts = pd.Series(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James"], index=periods)
ts
"""
2018-01 Tom
2018-02 Bob
2018-03 Mary
2018-04 James
Freq: M, dtype: object
"""
ts.index
"""
PeriodIndex(['2018-01', '2018-02', '2018-03', '2018-04'], dtype='period[M]', freq='M')
"""
转换时间戳
你可能会想到，我们经常要和文本数据（字符串）打交道，能否快速将文本数据转为时间戳呢？答案是可以的，通过 to_datetime 能快速将字符串转换为时间戳。当传递一个Series时，它会返 回一个Series（具有相同的索引），而类似列表的则转换为 DatetimeIndex
to_datetime 将字符串转换为时间戳
pd.to_datetime(pd.Series(["Jul 31, 2019", "2019-11-10", None])) """ 0 2019-07-31 1 2019-11-10 2 NaT dtype: datetime64[ns] """ pd.to_datetime(["2008/8/28", "2008.9.25"]) """ DatetimeIndex(['2008-08-28', '2008-09-25'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) """
将 unix 时间转为时间戳
pd.to_datetime([1349720105, 1349806505, 1349892905], unit="s")
"""
DatetimeIndex(['2012-10-08 18:15:05', '2012-10-09 18:15:05',
'2012-10-10 18:15:05'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
"""
pd.to_datetime([1349720105100, 1349720105200, 1349720105300], unit="ms")
"""
DatetimeIndex(['2012-10-08 18:15:05.100000', '2012-10-08 18:15:05.200000',
'2012-10-08 18:15:05.300000'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
"""
生成时间戳范围
有时候，我们可能想要生成某个范围内的时间戳。例如，我想要生成 "2019-10-1" 这一天之后的8 天时间戳，如何完成呢？我们可以使用 date_range 和 bdate_range 来完成时间戳范围的生成。
生成某个范围内的时间戳
date_range 默认使用的频率是日历日
bdate_range 默认使用的频率是营业日
pd.date_range("2019-10-1", periods=7)
"""
DatetimeIndex(['2019-10-01', '2019-10-02', '2019-10-03', '2019-10-04',
'2019-10-05', '2019-10-06', '2019-10-07'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
"""
pd.bdate_range("2019-10-1", periods=7)
"""
DatetimeIndex(['2019-10-01', '2019-10-02', '2019-10-03', '2019-10-04',
'2019-10-07', '2019-10-08', '2019-10-09'],
dtype='datetime64[ns]', freq='B')
"""
按周来生成时间戳范围
pd.date_range("2019-10-1", periods=7, freq="W")
"""
DatetimeIndex(['2019-10-06', '2019-10-13', '2019-10-20', '2019-10-27',
'2019-11-03', '2019-11-10', '2019-11-17'],
dtype='datetime64[ns]', freq='W-SUN')
"""
DatetimeIndex
DatetimeIndex 的主要作用之一是用作 Pandas 对象的索引，使用它作为索引除了拥有普通索引对象的所有基本功能外，还拥有简化频率处理的高级时间序列方法
rng = pd.date_range("2019-10-1", periods=4, freq="W")
ts = pd.Series(range(len(rng)), index=rng)
ts
"""
2019-10-06 0
2019-10-13 1
2019-10-20 2
2019-10-27 3
Freq: W-SUN, dtype: int64
"""
通过日期访问数据
ts["2019-10-20"] # 2
通过日期区间访问数据切片
ts["2019-10-13": "2019-10-20"] """ 2019-10-13 1 2019-10-20 2 Freq: W-SUN, dtype: int64 """
传入年份
ts["2019"]
传入年份和月份
ts["2019-10"]
datetime 进行索引
from datetime import datetime ts[datetime(2019, 10, 6) : datetime(2019, 10, 13)]
获取年份
ts.index.year
获取星期几
ts.index.dayofweek
获取一年中的第几个星期
ts.index.weekofyear
DateOffset 对象
DateOffset 是做日期偏移的，它的参数与 dateutil.relativedelta 基 本相同，工作方式如下：
from pandas.tseries.offsets import *
d = pd.Timestamp("2019-10-06")
d + DateOffset(weeks=2, days=5)
"""
Timestamp('2019-10-25 00:00:00')
"""
除了可以使用 DateOffset 完成上面的功能外，还可以使用偏移量实例来完成：
from pandas.tseries.offsets import *
d = pd.Timestamp("2019-10-06")
d + Week(2) + Day(5)
与时间序列相关的方法
在做时间序列相关的工作时，经常要对时间做一些移动/滞后、频率转换、采样等相关操作。
移动时间序列
如果你想移动或滞后时间序列，你可以使用 shift 方法
ts.shift(2) """ 2019-10-06 NaN 2019-10-13 NaN 2019-10-20 0.0 2019-10-27 1.0 Freq: W-SUN, dtype: float64 """
可以看到，Series 所有的值都都移动了 2 个距离。如果不想移动值，而是移动日期索引，可以使 用 freq 参数，它可以接受一个 DateOffset 类或其他 timedelta 类对象或一个 offset 别名
ts.shift(2, freq=Day()) """ 2019-10-08 0 2019-10-15 1 2019-10-22 2 2019-10-29 3 Freq: W-TUE, dtype: int64 """
通过 tshift 同样可以达到相同的效果：
ts.tshift(2, freq=Day())
频率转换
频率转换可以使用 asfreq 函数来实现
# 将频率由周转为了天 ts.asfreq(Day())
但是我们发现出现了缺失值，因此 Pandas 提供了 method 参数来填充缺失值。几种不同的填充方法参考 Pandas 缺失值处理 中 fillna 介绍。
ts.asfreq(Day(), method="pad")
重采样
resample 表示根据日期维度进行数据聚合，可以按照分钟、小时、工作日、周、月、年等来作为日期维度
这里我们以月来作为时间维度来进行聚合
# 求出每个月的数值之和
ts.resample("1M").sum()
# 求出每个月的数值平均值
ts.resample("1M").mean()