【博学谷学习记录】超强总结，用心分享 | 人工智能常用数据分析库pandas入门（9）

在前几篇关于 pandas 的文章中，笔者分别介绍了：

• pandas 的基本数据结构、数据对象的创建和查看
• pandas 数据的数值运算、统计和排序
• 对 DataFrame 类型数据的索引和轴进行的一些操作
• 添加数据与合并数据
• 删除数据、数据去重、缺失值处理
• 几个重要的方法/函数：apply/applymap/map、cut/qcut、melt、get_dummies
• 数据分组聚合
• 日期时间数据类型与处理方法

上一篇介绍了 Pandas 自带的 time、datetime 库关于日期时间的数据类型及其处理方法和 pandas 时间戳，本篇继续介绍 Pandas 提供的时间段类型以及时间段、时间戳索引对象和2个相关函数：shift、resample。

Pandas 时间段与时间索引类型

在 pandas 中，用 Period 对象表示一个时间段，还有两个特殊的索引：PeriodIndex时间段索引和 DatetimeIndex 时间戳索引。PeriodIndex 索引中是 Period 对象，DatetimeIndex 索引中是上一篇介绍过的 Timestamp 对象。创建方法如下：

• pd.Period(value, freq, ordinal, year, month, quarter, day, hour, minute, second)
  value：一个 Period 对象或者字符串，表示一个时段
  freq：一个字符串，表示区间长度
  year等参数：数值，指定具体年份等等
  返回一个 Period 对象，有多种属性和几个方法。

• pd.period_range(start, end, periods, freq, name)
  返回一个 PeriodIndex 索引对象，其各个值是 Period 时间段对象。
  start/end：指定了起始时间/结束段
  periods：一个整数（大于0），指定生成多少个时间段
  freq：一个字符串或者 Period 对象，指定频率
  name：指定该 Index 的名字

• pd.date_range(start, end, periods, freq, tz, normalize=False, name, closed, **kwargs)
  返回一个 DatetimeIndex 索引对象，其各个值是 Timestamp 时间戳对象，用 numpy 的datetime64 数据类型存储。
  start/end：指定索引的起始/结束时间。
  periods：一个整数（大于0），指定生成多少个时间
  freq：一个字符串或者 DateOffset 对象，指定频率
  tz： 指定时区
  name：指定该 Index 的名字
  closed：指定区间类型，为’left’(左闭右开)，‘right’(左开右闭)，None(左闭右闭)

示例如下：

import pandas as pd

p1 = pd.Period('20221113')  # 从日期字符串创建 Period 对象，还可指定时分（秒），如：pd.Period('202201071245') pd.Period('20220107124509')
p2 = pd.Period('2004Q2')    # 从年份+季度字符串创建 Period 对象
p3 = pd.Period(year=2022, month=2, day=20, freq='D')       # 指定日期及频率创建 Period 对象

p1.year, p1.month, p1.day, p1.hour, p1.minute, p1.second, p1.quarter  # Period对象属性值（年、月、日、时、分、秒、季度）
p1.weekofyear, p1.dayofyear, p1.dayofweek, p1.daysinmonth  # Period对象属性值（年中第几周、年中第几天、星期几 0~6代表周一~日、月份总天数）
p1.start_time, p1.end_time, p1.is_leap_year                # Period对象属性（起始时间、末尾时间、是否为闰年）

p1.asfreq('M')           # 转换为其他区间('Y'/'y'表示年，'M'/'m'表示月，'D'/'d'表示日，'H'/'h'表示时，'T'/'min'表示分，'S'/'s'表示秒)
p1.asfreq('T', how='S')  # how为'S'/'start'，表示包含区间开始，为'E'/'end'，表示包含区间结束（默认）
p1.to_timestamp('H', how='E')  # 转换为时间戳，字母'H'意义同上，how取值同上默认为'S'
(pd.Period('20220207') - pd.Period('20220119')).n  # 两个同频时间段相隔数量，此处为天数

dr = pd.period_range(start='2022-11-13', periods=7, freq='D')  # 创建一个 PeriodIndex 索引对象，从2022-11-13开始包含7天
dr = pd.period_range(start='2022-11-13', end='2023-04-15', freq='M')  # 创建一个 PeriodIndex 索引对象，从2022-11月到2023-04月（包括起始和结尾）
dr.to_timestamp()  # 转换为 DatetimeIndex 索引

di = pd.date_range(start='2022-11-13', end='2022-12-31', freq='D')  # 创建一个 DatetimeIndex 索引对象，从2022-11-13到2022-12-31，每天一个时间
di = pd.date_range(start='2022-11-13', periods=6, freq='M')  # 创建一个 DatetimeIndex 索引对象，从2022-11-30开始按月间隔包含6个时间
di.to_period()     # 转换为 PeriodIndex 索引
di.to_pydatetime() # 转换为元素为 datetime 类型的 numpy 数组

shift 函数与 resample 函数

Series/DataFrame的 shift 方法用于执行单纯的前移或者后移操作。
重采样 resample 指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程。分为降采样、升采样和平移采样。将高频数据转换到低频数据称作降采样，将低频数据转换到高频数据称作升采样。降采样时，待聚合的数据不必拥有固定的频率。升采样不需要聚合，而是插值，默认引入缺失值。

• Series/DataFrame.shift(periods=1, freq, axis=0, fill_value)
  periods：一个整数（可为负），指定移动数量。对于时间序列，单位由 freq 指定。
  freq：一个 DateOffset/timedelta/频率字符串。指定移动的单位。如果为PeriodIndex，则 freq 必须和它匹配。
  axis：为 0/‘index’ 表示沿着0轴移动；为 1/‘columns’ 表示沿着1轴移动
  如果为时间序列，则该方法移动并建立一个新的索引，但是 Series/DataFrame 的值不变。对于非时间序列，则保持索引不变，而移动 Series/DataFrame 的值。

• Series/DataFrame.resample(rule, axis=0, closed, label, convention='start', kind, on, level, origin='start_day', offset)
  rule：一个字符串，指定重采样的目标频率
  axis：为 0/‘index’ 表示沿着0轴重采样；为 1/‘columns’ 表示沿着1轴重采样
  closed：指定降采样中，各时间段哪一端闭合。为’right’，则左开右闭；为’left’，则左闭右开。
  label：降采样中，如何设置聚合值的标签，可以为 ‘right’/‘left’。
  convention：当重采样时期时，将低频转换到高频所采用的约定，可以为 ‘s’/‘start’（用第一个高频）或者 ‘e’/‘end’（用最后一个高频）。
  kind：一个字符串，指定聚合到时间段 Period 还是时间戳 Timestamp。默认聚合到时间序列的索引类型。
  on：一个字符串，对于DataFrame，指定重采样的列，该列必须是datetime-like。
  level：一个字符串或者整数。对于MultiIndex，该参数指定了被重采样的子索引。

示例如下（接续上述代码）：

df = pd.DataFrame({'fr':[12, 13, 2, 4, 34, 9], 
                   'ag':['s','r','w','t','q','b']}, index=di)
df.shift(periods=1, freq='d')        # 对各时间索引的值向前移动1天
df.shift(periods=-3, freq='h')       # 对各时间索引的值向后移动3小时
df2 = df[['fr','ag']].reset_index()  # 不含时间索引
df2.shift(periods=-2)                # 非时间序列索引，直接把数据行上移，末2行填充NaN

index_t = pd.date_range(start='2022-11-13 20:00:00', periods=30, freq='D')
s1 = pd.Series(range(30), index=index_t)
s1.resample(rule='W', closed='left', label='left').sum()                  # 按周降采样求和
s1.resample(rule='4D', closed='left', label='left', offset='2min').sum()  # 按4天降采样
s1.resample(rule='20T', offset='1s', convention='s').mean()               # 按20小时升采样求均值
s1.resample(rule='W-WED', closed='left', label='left').sum()              # 按周降采样，节点为周三

以上。