小编给大家分享一下Pandas时间序列中时期及其算术运算的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
import pandas as pd
import numpy as np
一、时间类型及其在python中对应的类型
时间戳–timestamp
时间间隔–timedelta
时期–period
二、时期
时期表示的是时间区间，比如数日、数月、数季、数年等
1.定义一个Period
p = pd.Period(2007,freq='A-DEC') #表示以12月作为结束的一整年，这里表示从2007-01-01到2017-12-31的全年
p
Period('2007', 'A-DEC')
2.通过加减整数可以实现对Period的移动
p+5
Period('2012', 'A-DEC')
p-2
Period('2005', 'A-DEC')
3.如果两个Period对象拥有相同频率，则它们的差就是它们之间的单位数量
pd.Period('2014',freq='A-DEC') - p
4.period_range函数可用于创建规则的时期范围
rng = pd.period_range('1/1/2000','6/30/2000',freq='M') #创建从2001-01-01到2000-06-30所有月份的Period
pd.Series(np.random.randn(6),index=rng)
2000-01 -1.125053 2000-02 1.035250 2000-03 -0.796830 2000-04 0.381285 2000-05 0.533522 2000-06 -2.733462 Freq: M, dtype: float64
5.PeriodIndex类的构造函数允许直接使用一组字符串表示一段时期
values = ['2001Q3','2002Q2','2003Q1'] index = pd.PeriodIndex(values,freq='Q-DEC') index
PeriodIndex(['2001Q3', '2002Q2', '2003Q1'], dtype='period[Q-DEC]', freq='Q-DEC')
三、时期的频率转换-asfreq
1.通过asfreq可以将频率转换
p = pd.Period('2007',freq='A-DEC') # 2007年1月1日到2007年12月31日
p.asfreq('M',how='start') # 将评率为年(20070101-20071231)转换频率为月201701
Period('2007-01', 'M')
p.asfreq('M',how='end') # 将评率为年(20070101-20071231)转换频率为月201712
Period('2007-12', 'M')
2.不同频率经过asfreq转换后的结果不同
p = pd.Period('2007',freq='A-JUN') # 2006年7月1日到2007年6月30日
p.asfreq('D','start')
Period('2006-07-01', 'D')
p.asfreq('D','end')
Period('2007-06-30', 'D')
3.从高频率转换为低频率时，超时期(较大的时期)是由子时期(较小的时期)的位置绝对的
p = pd.Period('2007-08','M')
p.asfreq('A-JUN') # 200708对于频率A-JUN是属于2008年度的
Period('2008', 'A-JUN')
4.对于PeriodIndex或TimeSeries的频率转换方式相同
rng = pd.period_range('2006','2009',freq='A-DEC')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)),index=rng)
ts
2006 -1.202858 2007 -1.132553 2008 0.902564 2009 0.800859 Freq: A-DEC, dtype: float64
ts.asfreq('M',how='start')
2006-01 -1.202858 2007-01 -1.132553 2008-01 0.902564 2009-01 0.800859 Freq: M, dtype: float64
ts.asfreq('B',how='end')
2006-12-29 -1.202858 2007-12-31 -1.132553 2008-12-31 0.902564 2009-12-31 0.800859 Freq: B, dtype: float64
四、按季度计算的时期频率
许多季度型数据会涉及“财年末”的概念，通常是一年12个月中某月的最后一个工作日或日历日。因此，时间“2012Q4”根据财年末的不同会有不同的含义。pandas支持12种可能的季度型频率，即Q-JAN到Q-DEC。
1.财政年度和季度
p = pd.Period('2012Q4',freq='Q-JAN') # Q-JAN是指1月末的工作日是财政年末
p
Period('2012Q4', 'Q-JAN')
p.asfreq('D','start')
Period('2011-11-01', 'D')
p.asfreq('D','end')
Period('2012-01-31', 'D')
2.该季度倒数第二个工作日的下午4点
p4pm = (p.asfreq('B','e')-1).asfreq('T','s')+16*60
p4pm.to_timestamp()
Timestamp('2012-01-30 16:00:00')
3.相同的运算可以应用到TimeSeries
重庆分公司
重庆分公司
rng = pd.period_range('2011Q3','2012Q4',freq='Q-JAN')
ts = pd.Series(np.arange(len(rng)),index=rng)
ts2011Q3 0 2011Q4 1 2012Q1 2 2012Q2 3 2012Q3 4 2012Q4 5 Freq: Q-JAN, dtype: int32
new_rng = (rng.asfreq('B','e')-1).asfreq('T','s')+16*60
ts.index = new_rng.to_timestamp()
ts2010-10-28 16:00:00 0 2011-01-28 16:00:00 1 2011-04-28 16:00:00 2 2011-07-28 16:00:00 3 2011-10-28 16:00:00 4 2012-01-30 16:00:00 5 dtype: int32
五、Timestamp与Period互相转换
1.通过to_period方法，可以将时间戳(timestamp)索引的Series和DataFrame对象转换为以时期(period)索引
rng = pd.date_range('1/1/2000',periods=3,freq='M')
ts = pd.Series(np.random.randn(3),index=rng)
ts2000-01-31 -0.501502 2000-02-29 -1.299610 2000-03-31 -0.705091 Freq: M, dtype: float64
pts = ts.to_period()
pts
2000-01 -0.501502 2000-02 -1.299610 2000-03 -0.705091 Freq: M, dtype: float64
2.将timestamp转换为period是运行重复的
rng = pd.date_range('1/29/2000',periods=6,freq='D')
ts2 = pd.Series(np.random.randn(6),index=rng)
ts2.to_period('M')2000-01 1.368367 2000-01 -0.256934 2000-01 0.417902 2000-02 -1.065910 2000-02 -1.694405 2000-02 0.665471 Freq: M, dtype: float64
3.to_timestamp可以将period转换为timestamp
pts.to_timestamp(how='end')
2000-01-31 -0.501502 2000-02-29 -1.299610 2000-03-31 -0.705091 Freq: M, dtype: float64
六、通过数组创建PeriodIndex
某些数据集中时间信息是分开在多个列存放的，可以通过PeriodIndex的参数将这些列组合在一起
year = [2017,2017,2017,2017,2018,2018,2018,2018] quarter = [1,2,3,4,1,2,3,4] index = pd.PeriodIndex(year=year,quarter=quarter,freq='Q-DEC') index
PeriodIndex(['2017Q1', '2017Q2', '2017Q3', '2017Q4', '2018Q1', '2018Q2', '2018Q3', '2018Q4'], dtype='period[Q-DEC]', freq='Q-DEC')
以上是“Pandas时间序列中时期及其算术运算的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
