pandas 时间日期 数据可视化

1173-杨同学

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时间日期

时间戳 tiimestamp:固定的时刻 -> pd.Timestamp
固定时期 period:比如 2016年3月份,再如2015年销售额 -> pd.Period
时间间隔 interval:由起始时间和结束时间来表示,固定时期是时间间隔的一个特殊
时间日期在 Pandas 里的作用:
1.分析金融数据,如股票交易数据
2.分析服务器日志

Python datetime

python 标准库里提供了时间日期的处理。这个是时间日期的基础。
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时间差

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字符串和 datetime 转换

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Pandas 里的时间序列

Pandas 里使用 Timestamp 来表达时间
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日期范围

生成日期范围
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时间频率
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时期及算术运算

pd.Period 表示时期,比如几日,月或几个月等。比如用来统计每个月的销售额,就可以用时期作为单位。
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时期序列

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时期的频率转换

asfreq
A-DEC: 以 12 月份作为结束的年时期
A-NOV: 以 11 月份作为结束的年时期
Q-DEC: 以 12 月份作为结束的季度时期
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季度时间频率

Pandas 支持 12 种季度型频率,从 Q-JAN 到 Q-DEC
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Timestamp 和 Period 相互转换

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重采样

高频率 -> 低频率 -> 降采样:5 分钟股票交易数据转换为日交易数据
低频率 -> 高频率 -> 升采样
其他重采样:每周三 (W-WED) 转换为每周五 (W-FRI)
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label =‘right’时显示为结束时间

OHLC 重采样

金融数据专用:Open/High/Low/Close
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通过 groupby 重采样

ts = pd.Series(np.random.randint(0, 50, 100), index=pd.date_range(‘2016-03-01’, periods=100, freq=‘D’))
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升采样和插值

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时期重采样

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从文件中读取日期序列

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自定义时间日期解析函数

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数据可视化

Pandas 的数据可视化使用 matplotlib 为基础组件。

线型图

Series 和 DataFrame 都提供了一个 plot 的函数。可以直接画出线形图
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柱状图

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直方图

直方图是一种对值频率进行离散化的柱状图。数据点被分到离散的,间隔均匀的区间中,绘制各个区间中数据点的数据。
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密度图

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散布图

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饼图

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未经允许不得转载:作者:1173-杨同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《pandas 时间日期 数据可视化》 发布于2020-07-17

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