第
Python时间序列数据操作的常用方法总结
时间序列数据是一种在一段时间内收集的数据类型，它通常用于金融、经济学和气象学等领域，经常通过分析来了解随着时间的推移的趋势和模式
Pandas是Python中一个强大且流行的数据操作库，特别适合处理时间序列数据。它提供了一系列工具和函数可以轻松加载、操作和分析时间序列数据。
在本文中，我们介绍时间序列数据的索引和切片、重新采样和滚动窗口计算以及其他有用的常见操作，这些都是使用Pandas操作时间序列数据的关键技术。
Python
在Python中，没有专门用于表示日期的内置数据类型。一般情况下都会使用datetime模块提供的datetime对象进行日期时间的操作。
importdatetime
t=datetime.datetime.now()
print(ftype:{type(t)}andt:{t})
#type:andt:2025-12-2614:20:51.278230
一般情况下我们都会使用字符串的形式存储日期和时间。所以在使用时我们需要将这些字符串进行转换成datetime对象。
一般情况下时间的字符串有以下格式：
YYYY-MM-DD(e.g.2025-01-01)
YYYY/MM/DD(e.g.2025/01/01)
DD-MM-YYYY(e.g.01-01-2025)
DD/MM/YYYY(e.g.01/01/2025)
MM-DD-YYYY(e.g.01-01-2025)
MM/DD/YYYY(e.g.01/01/2025)
HH:MM:SS(e.g.11:30:00)
HH:MM:SSAM/PM(e.g.11:30:00AM)
HH:MMAM/PM(e.g.11:30AM)
strptime函数以字符串和格式字符串作为参数，返回一个datetime对象。
string=2025-01-0111:30:09
t=datetime.datetime.strptime(string,%Y-%m-%d%H:%M:%S)
print(ftype:{type(t)}andt:{t})
#type:andt:2025-01-0111:30:09
格式字符串如下：
还可以使用strftime函数将datetime对象转换回特定格式的字符串表示。
t=datetime.datetime.now()
t_string=t.strftime(%m/%d/%Y,%H:%M:%S)
#12/26/2025,14:38:47
t_string=t.strftime(%b/%d/%Y,%H:%M:%S)
#Dec/26/2025,14:39:32
Unix时间(POSIX时间或epoch时间)是一种将时间表示为单个数值的系统。它表示自1970年1月1日星期四00:00:00协调世界时(UTC)以来经过的秒数。
Unix时间和时间戳通常可以互换使用。Unix时间是创建时间戳的标准版本。一般情况下使用整数或浮点数据类型用于存储时间戳和Unix时间。
我们可以使用time模块的mktime方法将datetime对象转换为Unix时间整数。也可以使用datetime模块的fromtimestamp方法。
#convertdatetimetounixtime
importtime
fromdatetimeimportdatetime
t=datetime.now()
unix_t=int(time.mktime(t.timetuple()))
#1672055277
#convertunixtimetodatetime
unix_t=1672055277
t=datetime.fromtimestamp(unix_t)
#2025-12-2614:47:57
使用dateutil模块来解析日期字符串获得datetime对象。
fromdateutilimportparser
date=parser.parse(29thofOctober,1923)
#datetime.datetime(1923,10,29,0,0)
Pandas
Pandas提供了三种日期数据类型:
1、Timestamp或DatetimeIndex:它的功能类似于其他索引类型，但也具有用于时间序列操作的专门函数。
t