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大数据分析-时间序列(pandas库 )

pd.DatetimeIndex()与TimeSeries时间序列

 pd.DatetimeIndex()：生成时间index

 pd.Series/pd.DataFrame 可以将index 设置成时间戳

大数据分析-时间序列(pandas库 )_第1张图片

 pd.date_range()-日期范围：生成日期范围

# 2种生成方式：①start + end； ②start/end + periods

# 默认频率：day    

大数据分析-时间序列(pandas库 )_第2张图片

 closed：默认为None的情况下，左闭右闭，left则左闭右开，right则左开右闭

pd.bdate_range()默认频率为工作日

 直接转化为list，元素为Timestamp

时间段内的频率

大数据分析-时间序列(pandas库 )_第3张图片

pd.date_range()-日期范围：频率(2)

大数据分析-时间序列(pandas库 )_第4张图片

pd.date_range()-日期范围：复合频率

可设置，几天，多少时间

大数据分析-时间序列(pandas库 )_第5张图片

asfreq：时期频率转换

大数据分析-时间序列(pandas库 )_第6张图片

periods=4：偏移4个,freq='10T'间隔10分钟

 

大数据分析-时间序列(pandas库 )_第7张图片

 

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    项目完成了，突然想做个总结但是有点无从下手了。 做之前对于客户端给的接口很模式。然而定义好了格式要求就如此的愉快了。 先说说项目主要实现的功能吧 1，按键精灵 2，获取行情数据 3，各种input输入条件判断 4，发送数据（有json格式和string格式） 5，获取预警条件列表和预警结果列表， 6，排序， 7，预警结果分页获取 8，导出文件（excel，text等） 9，修
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