1、时间概念
时间戳—Timestamp
一系列的时间戳DatetimeIndex
时间差—Time deltas
时间段—Time spans
日期偏置—Date offsets
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2、时间戳
pd.timestamp
3、Datetime可以用to_datetime和date_range生成
4、改变序列采样频率的方法—asfreq
5、dt对象
6、时间差Timedelta
pd.Timedelta.
生成时间差序列的主要方式是 pd.to_timedelta ，其类型为 timedelta64[ns]
7、对于 Timedelta 序列，同样也定义了 dt 对象，上面主要定义了的属性包括 days, seconds, mircroseconds, nanoseconds
8、Timedelta运算
时间差支持的常用运算有三类：与标量的乘法运算、与时间戳的加减法运算、与时间差的加减法与除法运算
9、偏置—OFFSET
10、滑动窗口
所谓时序的滑窗函数，即把滑动窗口用 freq 关键词代替，下面给出一个具体的应用案例：在股票市场中有一个指标为 BOLL 指标，它由中轨线、上轨线、下轨线这三根线构成，具体的计算方法分别是 N 日均值线、 N 日均值加两倍 N 日标准差线、 N 日均值减两倍 N 日标准差线。
11、重采样
重采样对象 resample
resample 中要特别注意组边界值的处理情况，默认情况下起始值的计算方法是从最小值时间戳对应日期的午夜 00:00:00 开始增加 freq ，直到不超过该最小时间戳的最大时间戳，由此对应的时间戳为起始值，然后每次累加 freq 参数作为分割结点进行分组，区间情况为左闭右开。