pandas使用Timeseries初步记录

1、获取到的数据转为pd.timestamp
2、转换数据日期时遇到时区问题
3、数据转换清理

    start_time = 1541347200
    end_time = start_time + 86400 * 7
    filters = {
        'occur_time__gte': start_time,
        'occur_time__lt': end_time,
    }
    objs = AcLogin.objects.filter(**filters).exclude(code='0000').values('occur_time').annotate(
        error_count=Sum('count')).values('occur_time', 'error_count').order_by('occur_time')
    data = pd.DataFrame(list(objs))
    #转成dataframe时间戳 直接转差了八个小时的时差，会早八个小时
    data['date'] = pd.to_datetime([x + 8 * 3600 for x in data['occur_time'].tolist()], unit='s')
    #重新设置索引列
    data.drop(columns=['occur_time'], inplace=True)
   

    ts = pd.Series(data['error_count'].values, index=data['date'])
    # 重新转成周期性的函数，不足的会自动补nan
    ts_req = ts.resample("10min").asfreq()
    res=ts_req.fillna(0)
    print(res)