时间序列简介

在多个时间点观察到或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列（time series）

从采样间隔上分，时间序列分为两种，一种是定期（等间隔），一种是不定期（非等间隔）

从时间的形式上分，时间序列主要分为以下四种：

1. 时间戳（timestamp）,特定的时刻。
2. 固定时期（period）, 如2020年1月，2020年全年
3. 时间间隔（interval），由起始和结束时间戳表示。时期（period）是一种特殊的时间间隔
4. 实验或过程时间，每个时间点都是相对于特定起始时间序列的一个度量。

pandas中的日期和时间数据类型

Python标准库中包含日期（date）和时间（time）数据的数据类型，且还有日历的功能。
常用的包有：datetime \ time \ calendar

1、datetime

from datetime import datetimenow = datetime.now()
print('now:', now)
print('type(now):', type(now))
print('now.year:', now.year)
print('now.month:', now.month)
print('now.day:', now.day)

输出结果

now: 2020-06-30 14:31:26.414492
type(now): <class 'datetime.datetime'>
now.year: 2020
now.month: 6
now.day: 30

datetime.now()可以获取当前系统时间，注意datetime是以毫秒形式存储日期和时间，比如：datetime.datetime(2020,8,20,17,9,21,832092)

2、 datetime.timedelta

timedelta表示两个datetime对象之间的时间差

from datetime import datetimedelta = datetime(2020, 4, 18, 2) - datetime(2020, 1, 24)
print(delta)
print(type(delta))
print(delta.days)
print(delta.seconds)

输出结果

85 days, 2:00:00
<class 'datetime.timedelta'>
85
7200

给datetime对象加或减去一个timedelta，会产生一个新的对象：

import datetimenow = datetime.datetime.now()
print('now:', now)
pass_date = now - datetime.timedelta(10)
print('pass:', pass_date)

now: 2020-06-30 15:28:54.015684
pass: 2020-06-20 15:28:54.015684

datetime中常见的数据类型：

1. date: 以公历形式存储日历日期（年、月、日）
2. time: 将时间存储为时、分、秒、毫秒
3. datetime: 存储日期和时间
4. timedate: 表示两个datetime之间的差（日、秒、毫秒）

字符串和datetime之间的转换

1. str / strftime：将datetime对象和pandas的Timestamp对象格式化为字符串
2. strptime / pd.to_datetime:将字符串转换成datetime格式

用str将datetime对象转换成字符串类型

import datetimenow = datetime.datetime.now()
print('now : \n{}  \n{}'.format(now, type(now)))
str_now = str(now)
print('str(now) : \n{}  \n{}'.format(str_now, type(str_now)))

now : 
2020-06-30 16:49:23.778930  
<class 'datetime.datetime'>
str(now) : 
2020-06-30 16:49:23.778930  
<class 'str'>

用strftime将datetime对象转换成字符串类型

import datetimenow = datetime.datetime.now()
print('now : \n{}  \n{}'.format(now, type(now)))
str_now = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print('str(now) : \n{}  \n{}'.format(str_now, type(str_now)))

now : 
2020-06-30 16:55:25.674629  
<class 'datetime.datetime'>
str(now) : 
2020-06-30 16:55:25 
<class 'str'>

用strptime将字符串类型转换成datetime对象

import datetimevalue = '2020-06-18'
date_value = datetime.datetime.strptime(value, '%Y-%m-%d')
print(date_value)

2020-06-18 00:00:00

用pd.to_datetime将字符串类型转换成datetime对象

import pandas as pdvalue = '2020-06-18'
date_value = pd.to_datetime(value)
print(date_value)

2020-06-18 00:00:00

datetime的格式定义

常用的有：
%Y 4位数的年 比如：2020
%y 2位数的年
%m 2位数的月 比如：02，12
%d 2位数的日 比如：01 ，31
%H 24小时制的时 比如：00，23
%I 12小时制的时
%M 2位数的分
%S 秒
%w 星期几
%U 每年的第几周【00,53】星期天是每周的第一天，每年第一个星期天之前的那几天被认为是第0周
%W 每年的第几周【00,53】星期一是每周的第一天，每年第一个星期一之前的那几天被认为是第0周
%F %Y-%m-%d简写形式
%D %m/%d/%y简写形式

扩展

针对上述中固定数据的解析格式比较麻烦的情况，使用第三方包dateutil中的parser.parse方法几乎可以解析所有人类能够理解的日期表示形式，但中文不行。
用法如下：

from dateutil.parser import parseprint(parse('20200618'))
print(parse('2020/06/18'))
print(parse('2020-06-18'))

2020-06-18 00:00:00
2020-06-18 00:00:00
2020-06-18 00:00:00

注意：dateutil.parser是一个实用但不完美的工具，比如说它会把字符串42认为是2042年的今天