利用python进行数据分析-时间序列1

1.日期和时间数据类型及工具

结果为：

2016-07-14 22:03:47.969000
2016 7 14

datetime是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

delta=datetime.datetime(2011,1,7)-datetime.datetime(2008,6,24,8,15)
print delta
print delta.days
print delta.seconds

结果为：

926 days, 15:45:00
926
56700

可以给datetime对象加上（或减去）一个或多个timedelta，这样回产生一个新对象

from datetime import timedelta

start=datetime.datetime(2011,1,7)
print start+timedelta(12)
print start-2*timedelta(12)

结果为：

2011-01-19 00:00:00
2010-12-14 00:00:00

2.字符串和datetime的相互转换

利用str或strftime方法（传入一个格式化字符串），datetime对象和pandas的Timestamp对象可以被格式化为字符串

stamp=datetime.datetime(2011,11,3)
print str(stamp)
print stamp.strftime('%Y-%m-%d')

结果为：

2011-11-03 00:00:00
2011-11-03

datetime.strptime也可以用这些格式化编码将字符串转换为日期

value='2011-01-03'
print datetime.datetime.strptime(value,'%Y-%m-%d')

datestrs=['7/6/2011','8/6/2011']
print [datetime.datetime.strptime(x,'%m/%d/%Y') for x in datestrs]

结果为：

2011-01-03 00:00:00
[datetime.datetime(2011, 7, 6, 0, 0), datetime.datetime(2011, 8, 6, 0, 0)]

datetime.strptime是已知格式进行日期解析最佳方式。但是每次都要编写格式定义是很麻烦的事情，尤其是对于一些常见的日期格式。此时，你可以用dateutil这个第三方包中的parser.parse方法

from dateutil.parser import parse

print parse('2011-01-03')

结果为：

2011-01-03 00:00:00

dateutil可以解析几乎所有人类能够理解的日期表示形式

print parse('Jan 31,1997 10:45 PM')

结果为：

1997-01-31 22:45:00

在国际通用的格式中，日通常出现在月的前面，传入dayfirst=True即可解决这个问题

print parse('6/12/2011',dayfirst=True)

结果为：

2011-12-06 00:00:00

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

print datestrs
print pd.to_datetime(datestrs)

结果为：

['7/6/2011', '8/6/2011']
DatetimeIndex(['2011-07-06', '2011-08-06'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

它还可以处理缺失值（None、空字符串）

idx=pd.to_datetime(datestrs+[None])
print idx
print idx[2]
print pd.isnull(idx)

结果为：

DatetimeIndex(['2011-07-06', '2011-08-06', 'NaT'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
NaT
[False False  True]

NaT是pandas中时间戳数据的NA值

3.时间序列基础

pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳为索引的Series

dates=[datetime.datetime(2011,1,2),datetime.datetime(2011,1,5),
       datetime.datetime(2011,1,7),datetime.datetime(2011,1,8),
       datetime.datetime(2011,1,10),datetime.datetime(2011,1,12)]
ts=Series(np.random.randn(6),index=dates)
print ts

结果为：

2011-01-02   -1.106547
2011-01-05   -0.597101
2011-01-07    0.694952
2011-01-08    0.194699
2011-01-10    0.717888
2011-01-12    2.566585
dtype: float64

这些datetime对象实际上是被放在一个DatetimeIndex中的。现在，变量ts就变成一个TimeSeries了

print type(ts)
print ts.index

结果为：

DatetimeIndex(['2011-01-02', '2011-01-05', '2011-01-07', '2011-01-08',
               '2011-01-10', '2011-01-12'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

跟其他Series一样，不同索引的时间序列之间的算术运算会自动按日期对齐

print ts+ts[::2]

结果为：

2011-01-02   -2.254791
2011-01-05         NaN
2011-01-07    1.692174
2011-01-08         NaN
2011-01-10    2.372520
2011-01-12         NaN
dtype: float64

pandas用NumPy的datetime64数据类型以纳秒形式存储时间戳：

print ts.index.dtype

结果为：

datetime64[ns]

DatetimeIndex中的各个标量值是pandas的Timestamp对象：

stamp=ts.index[0]
print stamp

结果为：

2011-01-02 00:00:00

4.索引、选取、子集构造

由于TimeSeries是Series的一个子类，所以在索引以及数据选取方面它们的行为是一样的

stamp=ts.index[2]
print ts[stamp]

结果为：

-0.645641748175

还有一种更为方便的用法：传入一个可以被解释的日期的字符串

print ts['1/10/2011']
print ts['20110110']

结果为：

-0.117236376733
-0.117236376733

对于较长的时间序列，只需传入“年”或“年月”即可轻松选取数据的切片

longer_ts=Series(np.random.randn(1000),
                 index=pd.date_range('1/1/2000',periods=1000))
print longer_ts

结果为：

2000-01-01    1.003063
2000-01-02   -0.947965
2000-01-03   -0.404399
2000-01-04   -0.033821
2000-01-05   -0.654715
2000-01-06    1.223395
2000-01-07    0.149323
2000-01-08   -1.616053
2000-01-09   -1.311268
2000-01-10    0.000778
2000-01-11   -0.441500
2000-01-12   -2.213972
2000-01-13    0.089075
2000-01-14   -0.631931
2000-01-15    0.822742
2000-01-16   -0.722570
2000-01-17   -1.216340
2000-01-18    2.072723
2000-01-19    0.600281
2000-01-20    1.776766
2000-01-21    0.411868
2000-01-22   -0.878912
2000-01-23   -0.374965
2000-01-24    1.062388
2000-01-25    0.638327
2000-01-26    0.061927
2000-01-27    0.393699
2000-01-28    0.188632
2000-01-29    0.854748
2000-01-30   -0.115810
 
2002-08-28    1.356288
2002-08-29   -1.292846
2002-08-30   -0.009617
2002-08-31    0.329827
2002-09-01    0.956538
2002-09-02    1.236926
2002-09-03    0.471744
2002-09-04   -1.549726
2002-09-05    0.417653
2002-09-06    0.559392
2002-09-07   -0.660213
2002-09-08    0.195481
2002-09-09   -1.455739
2002-09-10   -0.366381
2002-09-11   -0.902717
2002-09-12   -1.042264
2002-09-13    0.350009
2002-09-14    2.763109
2002-09-15    0.198505
2002-09-16    1.475192
2002-09-17    0.881241
2002-09-18   -1.856624
2002-09-19   -1.606431
2002-09-20    0.479071
2002-09-21   -1.040308
2002-09-22   -2.047667
2002-09-23   -0.137599
2002-09-24    1.254294
2002-09-25   -0.672502
2002-09-26   -1.347711
Freq: D, dtype: float64

print longer_ts['2001']

结果为：

2001-01-01    0.186586
2001-01-02   -0.563347
2001-01-03    0.776158
2001-01-04   -0.772014
2001-01-05    0.222589
2001-01-06    0.313157
2001-01-07   -0.303758
2001-01-08    1.311669
2001-01-09    0.870798
2001-01-10    0.151725
2001-01-11    1.112179
2001-01-12    0.235967
2001-01-13   -0.541240
2001-01-14   -0.207337
2001-01-15    0.353214
2001-01-16    0.452525
2001-01-17    0.339655
2001-01-18   -1.049329
2001-01-19   -1.111571
2001-01-20    0.549896
2001-01-21    0.111973
2001-01-22    0.417121
2001-01-23    0.029097
2001-01-24    1.592062
2001-01-25   -0.890549
2001-01-26    0.742432
2001-01-27   -0.109821
2001-01-28   -0.038566
2001-01-29    1.746662
2001-01-30    1.244180
 
2001-12-02    0.229817
2001-12-03   -0.649869
2001-12-04   -1.451352
2001-12-05    0.806682
2001-12-06    1.204209
2001-12-07    0.584577
2001-12-08    0.266454
2001-12-09    0.093509
2001-12-10    0.462942
2001-12-11   -0.059904
2001-12-12    0.226536
2001-12-13    0.775319
2001-12-14   -1.231252
2001-12-15   -1.829049
2001-12-16   -0.533634
2001-12-17   -1.083400
2001-12-18    0.284043
2001-12-19    1.019876
2001-12-20    1.579437
2001-12-21   -0.164538
2001-12-22   -0.274655
2001-12-23   -0.678584
2001-12-24    0.729727
2001-12-25   -0.019092
2001-12-26    2.027947
2001-12-27    1.181993
2001-12-28    1.032252
2001-12-29   -0.056518
2001-12-30    1.252869
2001-12-31    0.056498
Freq: D, dtype: float64

print longer_ts['2001-05']

结果为：

2001-05-01    0.340483
2001-05-02   -1.607938
2001-05-03   -1.361838
2001-05-04    0.665583
2001-05-05    0.301647
2001-05-06    1.667312
2001-05-07   -0.752533
2001-05-08    0.422559
2001-05-09   -0.109185
2001-05-10    0.320016
2001-05-11   -0.212505
2001-05-12   -1.811861
2001-05-13   -1.037873
2001-05-14    0.380419
2001-05-15   -0.272823
2001-05-16   -0.401167
2001-05-17    2.176063
2001-05-18    0.583590
2001-05-19    0.088130
2001-05-20   -0.310341
2001-05-21   -0.499819
2001-05-22    1.271531
2001-05-23   -0.629907
2001-05-24    1.331061
2001-05-25   -0.589642
2001-05-26   -0.391698
2001-05-27    0.253783
2001-05-28   -0.667759
2001-05-29    0.367114
2001-05-30    0.483991
2001-05-31    0.965554
Freq: D, dtype: float64

通过日期进行切片的方式只对规则Series有效

print ts[datetime.datetime(2011,1,7):]

结果为：

2011-01-07   -0.663891
2011-01-08    0.755214
2011-01-10    0.901104
2011-01-12   -0.561792
dtype: float64

由于大部分时间序列数据都是按照时间先后顺序，因此你也可以用不存在于该时间序列中的时间戳对其进行切片（即范围查询）

print ts
print ts['1/6/2011':'1/11/2011']

结果为：

2011-01-02    1.375670
2011-01-05    1.220767
2011-01-07   -0.943502
2011-01-08   -0.842676
2011-01-10   -0.585317
2011-01-12   -1.123255
dtype: float64
2011-01-07   -0.943502
2011-01-08   -0.842676
2011-01-10   -0.585317
dtype: float64

这里可以传入字符串日期、datetime或Timestamp。这样切片所产生的是源时间序列的视图，跟NumPy数组的切片运算是一样的。还有一个等价的实例方法也可以截取两个日期之间TimeSeries

print ts.truncate(after='1/9/2011')

结果为：

2011-01-02    0.304181
2011-01-05   -1.189177
2011-01-07    0.114558
2011-01-08    2.628653
dtype: float64

上面的操作对DateFrame也有效

dates=pd.date_range('1/1/2000',periods=100,freq='W-WED')
long_df=DataFrame(np.random.randn(100,4),
                  index=dates,
                  columns=['Colorado','Texas','New York','Ohio'])
print long_df.ix['5-2001']

结果为：

            Colorado     Texas  New York      Ohio
2001-05-02  0.494924  0.349833  1.147751 -0.547143
2001-05-09 -1.877639  0.402772 -1.220391 -1.346147
2001-05-16  0.663365 -0.527024 -0.599353  0.285385
2001-05-23 -1.526113  0.223588 -0.918547  1.953351
2001-05-30 -0.691462  0.805141  1.233492 -0.837095