Pandas - 3
Contents
Pandas - 3¶
主讲人：李显祥
大气科学学院
import pandas as pd
import numpy as np
7. 时间序列¶
7.1 Python 时间相关模块¶
时间是一个很重要的物理量。Python 中提供了多个关于时间的模块。
timedatetimecalendar…
time 模块¶
time模块是Python标准库的一部分，它提供了对 Unix 的时间戳（timestamp）的封装，是操作系统平台相关的。时间戳是从协调世界时（UTC, Universal Time Coordinated）1970年1月1日0时0分0秒开始到现在的总秒数，不考虑闰秒。只能表示1970-2038年。
该模块主要包括一个类
struct_time，另外其他几个函数及相关常量。struct_time形式为(tm_year, tm_mon, tm_mday, tm_hour, tm_min, tm_sec, tm_wday, tm_yday, tm_isdst1)
import time
time.time() #返回的是时间戳
1607069947.557355
time.ctime() #返回字符串形式的时间，可以传入时间戳格式时间，用来做转化
'Fri Dec 4 16:19:07 2020'
time.localtime() #返回当前时间的struct_time形式，可传入时间戳格式时间，用来做转化
time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=12, tm_mday=4, tm_hour=16, tm_min=19, tm_sec=7, tm_wday=4, tm_yday=339, tm_isdst=0)
time.gmtime() #返回当前时间的 struct_time 形式，对应 UTC时区(0时区， GMT+0) ，可传入时间戳格式时间，用来做转化
time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=12, tm_mday=4, tm_hour=8, tm_min=19, tm_sec=7, tm_wday=4, tm_yday=339, tm_isdst=0)
时间格式的相互转化
time.mktime()将一个以struct_time格式转换为时间戳
time.mktime(time.localtime())
1607069947.0
time.strftime(format[,t])把一个struct_time时间转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()。
time.strftime("%a %Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
'Fri 2020-12-04 16:19:07'
时间转换的 format 参数：
%Y 完整的年份
%m 月份（01 – 12）
%d 一个月中的第几天（01 – 31）
%j 一年中的第几天（001 – 366）
%H 一天中的第几个小时（24小时制，00 – 23）
%M 分钟数（00 – 59）
%S 秒（01 – 61），文档中强调确实是0 – 61，而不是59，闰秒占两秒
time.strptime(string[,format])把一个格式化时间字符串转化为struct_time，是strftime()的逆操作。
time.strptime('20201203T162000','%Y%m%dT%H%M%S')
time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=12, tm_mday=3, tm_hour=16, tm_min=20, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=338, tm_isdst=-1)
计时器功能
time.sleep(secs): 线程推迟指定的时间运行，单位为秒。time.clock(): 在不同的系统上含义不同。在 UNIX 系统上，它返回的是“进程时间”，它是用秒表示的浮点数（时间戳）。
在 WINDOWS 中，第一次调用，返回的是进程运行的实际时间。而第二次之后的调用是自第一次调用以后到现在的运行时间。
因此，从 Python 3.3 开始，time.clock 就不建议使用了，并且在 Python 3.8 里删除了；建议使用
time.perf_counter或者time.process_time。两者返回值都以秒为单位，需要连续两次调用用来获得一个操作所消耗的时间。区别是
time.perf_counter包括time.sleep的时间，而time.process_time则不包括。
time.sleep(1)
print("clock1: %s" % time.clock())
time.sleep(1)
print("clock2: %s" % time.clock())
print("clock2_perf: %s" % time.perf_counter())
print("clock2_process: %s" % time.process_time())
time.sleep(1)
print("clock3_perf: %s" % time.perf_counter())
print("clock3_process: %s" % time.process_time())
/opt/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:2: DeprecationWarning: time.clock has been deprecated in Python 3.3 and will be removed from Python 3.8: use time.perf_counter or time.process_time instead
clock1: 0.909534
/opt/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:4: DeprecationWarning: time.clock has been deprecated in Python 3.3 and will be removed from Python 3.8: use time.perf_counter or time.process_time instead
after removing the cwd from sys.path.
clock2: 0.911514
clock2_perf: 3.247228194
clock2_process: 0.911712
clock3_perf: 4.247562468
clock3_process: 0.913932
datetime 模块¶
datetime模块是time模块的高级包装，提供了更多实用的函数。Pandas的时间相关功能基本上来自datetime模块datetime模块定义了下面这几个类：date：表示日期的类。常用的属性有year,month,daytime：表示时间的类。常用的属性有hour,minute,second,microseconddatetime：表示日期时间timedelta：表示时间间隔，即两个时间点之间的长度tzinfo：与时区有关的相关信息
注：上面这些类型的对象都是不可变（immutable）的。
import datetime as dt
dt.date.today(), dt.date(2020,12,1).year, dt.date(2020,12,1).month, dt.date(2020,12,1).day
(datetime.date(2020, 12, 4), 2020, 12, 1)
dt.date(2020,12,1).weekday(), dt.date(2020,12,1).isoweekday()
(1, 2)
day1 = dt.date(2020,12,1)
day2 = dt.date.today()
day1 > day2
False
dt.datetime.today() #datetime.datetime(year, month, day[, hour[, minute[, second[, microsecond[, tzinfo]]]]])
datetime.datetime(2020, 12, 4, 16, 19, 10, 645095)
dt.datetime.utcnow()
datetime.datetime(2020, 12, 4, 8, 19, 10, 649922)
day2 - day1
datetime.timedelta(days=3)
timedelta 类
class datetime.timedelta([days[, seconds[, microseconds[, milliseconds[, minutes[, hours[, weeks]]]]]]])
dt.timedelta(10)
datetime.timedelta(days=10)
dt.date.today() + dt.timedelta(days=30)
datetime.date(2021, 1, 3)
dt.datetime.now() + dt.timedelta(hours=100)
datetime.datetime(2020, 12, 8, 20, 19, 10, 668980)
7.2 Pandas 时间相关功能¶
7.2.1 时序的创建¶
四类时间变量¶
名称 |
描述 |
元素类型 |
创建方式 |
|---|---|---|---|
① Date times（时间点/时刻） |
描述特定日期或时间点 |
Timestamp |
|
② Time spans（时间段/时期） |
由时间点定义的一段时期 |
Period |
|
③ Date offsets（相对时间差） |
一段时间的相对大小（与夏/冬令时无关） |
DateOffset |
|
④ Time deltas（绝对时间差） |
一段时间的绝对大小（与夏/冬令时有关） |
Timedelta |
|
我们重点讲 ① 和 ②，③ 和 ④ 有些令人困惑，留给感兴趣的同学自学。
时间点的创建¶
to_datetime方法
Pandas在时间点建立的输入格式规定上给了很大的自由度
pd.to_datetime('2020.1.1')
pd.to_datetime('2020 1.1')
pd.to_datetime('2020 1 1')
pd.to_datetime('2020 1-1')
pd.to_datetime('2020-1 1')
pd.to_datetime('2020-1-1')
pd.to_datetime('2020/1/1')
pd.to_datetime('1.1.2020')
pd.to_datetime('1.1 2020')
pd.to_datetime('1 1 2020')
pd.to_datetime('1 1-2020')
pd.to_datetime('1-1 2020')
pd.to_datetime('1-1-2020')
pd.to_datetime('1/1/2020')
pd.to_datetime('20200101')
pd.to_datetime('2020.0101')
Timestamp('2020-01-01 00:00:00')
下面的语句都会报错
#pd.to_datetime('2020\\1\\1')
#pd.to_datetime('2020`1`1')
#pd.to_datetime('2020.1 1')
#pd.to_datetime('1 1.2020')
此时可利用format参数来指导匹配
pd.to_datetime('2020\\1\\1',format='%Y\\%m\\%d')
pd.to_datetime('2020`1`1',format='%Y`%m`%d')
pd.to_datetime('2020.1 1',format='%Y.%m %d')
pd.to_datetime('1 1.2020',format='%d %m.%Y')
Timestamp('2020-01-01 00:00:00')
Pandas 自动推断时间格式的能力很强
pd.to_datetime('20200101T120000') # 这个时间格式 time.strptime 无法自动识别
Timestamp('2020-01-01 12:00:00')
to_datetime 可以将列表转为时间点索引
pd.Series(range(2),index=pd.to_datetime(['2020/12/1','2020/12/2']))
2020-12-01 0
2020-12-02 1
dtype: int64
type(pd.to_datetime(['2020/12/1','2020/12/2']))
pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex
如果 DataFrame 的列已经按照时间顺序排好，则利用 to_datetime 可自动转换
df = pd.DataFrame({'year': [2020, 2020],'month': [1, 1], 'day': [1, 2]})
pd.to_datetime(df)
0 2020-01-01
1 2020-01-02
dtype: datetime64[ns]
date_range方法: 生成一个时间段
一般来说，start/end/periods（时间点个数）/freq（间隔方法）是该方法最重要的参数，给定了其中的 3 个，剩下的一个就会被确定.
pd.date_range(start='2020/12/1',end='2020/12/10',periods=3)
DatetimeIndex(['2020-12-01 00:00:00', '2020-12-05 12:00:00',
'2020-12-10 00:00:00'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
pd.date_range(start='2020/12/1',end='2020/12/10',freq='D')
DatetimeIndex(['2020-12-01', '2020-12-02', '2020-12-03', '2020-12-04',
'2020-12-05', '2020-12-06', '2020-12-07', '2020-12-08',
'2020-12-09', '2020-12-10'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
pd.date_range(start='2020/12/1',periods=3,freq='D')
DatetimeIndex(['2020-12-01', '2020-12-02', '2020-12-03'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
pd.date_range(end='2020/12/3',periods=3,freq='D')
DatetimeIndex(['2020-12-01', '2020-12-02', '2020-12-03'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
其中 freq 参数有许多选项，下面将常用部分罗列如下，更多选项可参考 https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/timeseries.html#offset-aliases
符号 |
D/B |
W |
M/Q/Y |
BM/BQ/BY |
MS/QS/YS |
BMS/BQS/BYS |
H |
T |
S |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
描述 |
日/工作日 |
周 |
月/季/年末日 |
月/季/年末工作日 |
月/季/年初日 |
月/季/年初工作日 |
小时 |
分钟 |
秒 |
pd.date_range(start='2020/12/1',periods=3,freq='T')
DatetimeIndex(['2020-12-01 00:00:00', '2020-12-01 00:01:00',
'2020-12-01 00:02:00'],
dtype='datetime64[ns]', freq='T')
pd.date_range(start='2020/12/1',periods=3,freq='BYS')
DatetimeIndex(['2021-01-01', '2022-01-03', '2023-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='BAS-JAN')
pd.date_range(start='2020/12/1',periods=4,freq='QS-DEC') # 以 12 月至次年 2 月为冬季
DatetimeIndex(['2020-12-01', '2021-03-01', '2021-06-01', '2021-09-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='QS-DEC')
7.2.2 时序的索引及属性¶
索引切片
时间序列的索引规则基本和前面讲过的规则一致
rng = pd.date_range('2020','2021', freq='W')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
ts.head()
2020-01-05 0.579006
2020-01-12 0.576976
2020-01-19 0.650519
2020-01-26 1.240073
2020-02-02 -0.075282
Freq: W-SUN, dtype: float64
ts['2020-12-06']
0.232193878494604
合法的字符串会自动转换为时间点
ts['2020-12-20':'20201227']
2020-12-20 0.016541
2020-12-27 0.662643
Freq: W-SUN, dtype: float64
子集索引
我们可以直接索引一个月、一年的数据
ts['2020-12']
2020-12-06 0.232194
2020-12-13 1.484445
2020-12-20 0.016541
2020-12-27 0.662643
Freq: W-SUN, dtype: float64
ts['2020-01':'2020-03'].tail()
2020-03-01 -1.583350
2020-03-08 -0.438848
2020-03-15 -1.180489
2020-03-22 -0.617260
2020-03-29 -0.590880
Freq: W-SUN, dtype: float64
Pandas 也支持混合式索引
ts['2011-11':'20201207'].head()
2020-01-05 0.579006
2020-01-12 0.576976
2020-01-19 0.650519
2020-01-26 1.240073
2020-02-02 -0.075282
Freq: W-SUN, dtype: float64
时间点的属性
时间序列有一个 dt 属性，可以轻松获得关于时间的信息
pd.Series(ts.index).dt.isocalendar().week.head()
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
Name: week, dtype: UInt32
pd.Series(ts.index).dt.day.head()
0 5
1 12
2 19
3 26
4 2
dtype: int64
pd.Series(ts.index).dt.dayofyear.head()
0 5
1 12
2 19
3 26
4 33
dtype: int64
利用 strftime 可重新修改时间格式
pd.Series(ts.index).dt.strftime('%Y 年 %m 月 %d 日').head()
0 2020 年 01 月 05 日
1 2020 年 01 月 12 日
2 2020 年 01 月 19 日
3 2020 年 01 月 26 日
4 2020 年 02 月 02 日
dtype: object
对于 datetime 对象 (即时间序列的 index）可以直接通过属性获取信息
ts.index.month
Int64Index([ 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4,
5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8,
8, 9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 11, 11, 12, 12, 12,
12],
dtype='int64')
pd.Int64Index(ts.index.isocalendar().week)
Int64Index([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,
18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34,
35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51,
52],
dtype='int64', name='week')
利用这个属性，我们可以对数据进行更多的分组-聚合操作，比如求取多年数据的月均值：
monthly_rng = pd.date_range('2010','2019-12-31', freq='MS')
monthly_ts = pd.Series(np.random.randn(len(monthly_rng)), index=monthly_rng)
monthly_ts
2010-01-01 -0.660812
2010-02-01 -1.447948
2010-03-01 0.963589
2010-04-01 -0.631808
2010-05-01 1.156081
...
2019-08-01 -0.415263
2019-09-01 1.621794
2019-10-01 -0.805848
2019-11-01 -0.831177
2019-12-01 0.268582
Freq: MS, Length: 120, dtype: float64
monthly_ts.groupby(monthly_ts.index.month).mean()
1 -0.171714
2 -0.316403
3 0.164060
4 -0.238607
5 0.516712
6 -0.269550
7 -0.137871
8 -0.210131
9 -0.108979
10 -0.580769
11 -0.255828
12 -0.028837
dtype: float64
7.2.3 读取文件时的时间处理¶
读取文件时，可以指定是否让 pandas 自己来尝试读取某列或某些列作为时间（parse_dates 参数）。
对于规范的时间格式，指定 parse_dates = True 即可。
否则，我们还应该指定时间所在的列 parse_dates = [col_name]，并提供一个 date_parser 参数，指定读取时间的函数。
from io import StringIO
f = StringIO("""
2016 06 10 20:30:00,foo
2016 07 11 19:45:30,bar
2013 10 12 4:30:00,foo
""")
pd.read_csv(f,header=None,parse_dates=True)
| 0 | 1 | |
|---|---|---|
| 0 | 2016 06 10 20:30:00 | foo |
| 1 | 2016 07 11 19:45:30 | bar |
| 2 | 2013 10 12 4:30:00 | foo |
f.seek(0)
date_func = lambda x: dt.datetime.strptime(x,'%Y %m %d %H:%M:%S')
pd.read_csv(f,header=None,names=['date','foobar'],parse_dates=['date'],
date_parser=date_func)
| date | foobar | |
|---|---|---|
| 0 | 2016-06-10 20:30:00 | foo |
| 1 | 2016-07-11 19:45:30 | bar |
| 2 | 2013-10-12 04:30:00 | foo |
f = StringIO("""
year,month,day,hour,foobar
2016, 6, 10, 20,foo
2016, 7, 10, 23,bar
2013,10, 12, 4,foo
""")
parse_datetime = lambda x: dt.datetime.strptime(x,'%Y %m %d %H')
pd.read_csv(f,parse_dates={'Time':['year','month','day','hour']},
date_parser=parse_datetime)
| Time | foobar | |
|---|---|---|
| 0 | 2016-06-10 20:00:00 | foo |
| 1 | 2016-07-10 23:00:00 | bar |
| 2 | 2013-10-12 04:00:00 | foo |
7.2.4 重采样和窗口¶
重采样（
resample）函数
可以看做时间序列的 groupby 函数。
resample 的重要参数 freq 和上面的date_range 的 freq 参数取值一样。
df_r = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 3),index=pd.date_range('2020-12-01', freq='S', periods=1000),
columns=['A', 'B', 'C'])
r = df_r.resample('3min')
r
<pandas.core.resample.DatetimeIndexResampler object at 0x7f8bbc659ad0>
和 groupby 类似，我们可以看看每一个组的内容
for name, group in r:
print("Group: ", name)
print("-" * 27)
print(group, end="\n\n")
Group: 2020-12-01 00:00:00
---------------------------
A B C
2020-12-01 00:00:00 0.763473 -0.338158 -0.722521
2020-12-01 00:00:01 0.841628 0.028710 0.708028
2020-12-01 00:00:02 -1.211087 0.633618 0.153627
2020-12-01 00:00:03 -0.775453 -1.090826 -0.235668
2020-12-01 00:00:04 -0.171009 1.566804 -0.435649
... ... ... ...
2020-12-01 00:02:55 -1.173288 -0.343769 1.140563
2020-12-01 00:02:56 -0.362325 -0.736252 -0.979299
2020-12-01 00:02:57 -0.552434 0.853930 0.443712
2020-12-01 00:02:58 0.275657 0.858310 1.488445
2020-12-01 00:02:59 -0.440487 1.050126 -0.754411
[180 rows x 3 columns]
Group: 2020-12-01 00:03:00
---------------------------
A B C
2020-12-01 00:03:00 -0.938622 -0.554250 1.212903
2020-12-01 00:03:01 -0.401425 -1.213626 -0.256982
2020-12-01 00:03:02 -0.341316 -0.289388 -1.379280
2020-12-01 00:03:03 -1.892283 0.640738 -0.556014
2020-12-01 00:03:04 -1.364170 -2.081241 -0.077675
... ... ... ...
2020-12-01 00:05:55 -0.132244 1.513285 0.108566
2020-12-01 00:05:56 1.239086 1.815128 -0.096457
2020-12-01 00:05:57 0.346922 -0.964727 0.611154
2020-12-01 00:05:58 -0.294524 0.371353 -0.816628
2020-12-01 00:05:59 -0.392800 -0.114623 2.748162
[180 rows x 3 columns]
Group: 2020-12-01 00:06:00
---------------------------
A B C
2020-12-01 00:06:00 1.149938 -1.228855 0.567234
2020-12-01 00:06:01 -0.386669 -0.745017 0.303338
2020-12-01 00:06:02 0.492206 1.303695 0.354919
2020-12-01 00:06:03 -0.757284 0.401695 -0.052287
2020-12-01 00:06:04 -0.361121 0.940027 1.083685
... ... ... ...
2020-12-01 00:08:55 0.754842 -0.955227 -0.587172
2020-12-01 00:08:56 -0.913123 -0.529136 -0.139924
2020-12-01 00:08:57 -0.110465 -0.556767 0.894033
2020-12-01 00:08:58 0.737077 0.847425 -0.806579
2020-12-01 00:08:59 -0.266571 -1.481509 0.755499
[180 rows x 3 columns]
Group: 2020-12-01 00:09:00
---------------------------
A B C
2020-12-01 00:09:00 1.185840 1.023892 0.047093
2020-12-01 00:09:01 0.085067 2.216538 0.711576
2020-12-01 00:09:02 -0.233176 2.193712 -0.009622
2020-12-01 00:09:03 -1.327864 2.004985 1.083669
2020-12-01 00:09:04 -0.149820 0.052572 -1.985518
... ... ... ...
2020-12-01 00:11:55 1.220640 -0.103008 -1.642461
2020-12-01 00:11:56 1.459569 0.917154 -0.248342
2020-12-01 00:11:57 -0.087998 -1.096654 0.998481
2020-12-01 00:11:58 0.448415 0.568328 1.573391
2020-12-01 00:11:59 -0.147997 2.178195 -0.580402
[180 rows x 3 columns]
Group: 2020-12-01 00:12:00
---------------------------
A B C
2020-12-01 00:12:00 1.360536 2.616315 3.905074
2020-12-01 00:12:01 -1.177537 -1.116551 0.621482
2020-12-01 00:12:02 0.051207 0.547852 -0.964288
2020-12-01 00:12:03 0.013992 -0.002891 -0.416082
2020-12-01 00:12:04 1.316507 -1.379155 -1.143311
... ... ... ...
2020-12-01 00:14:55 -1.353829 0.355530 -1.668885
2020-12-01 00:14:56 0.483566 -0.841393 0.564952
2020-12-01 00:14:57 1.271427 -0.586114 1.628441
2020-12-01 00:14:58 0.865954 0.460482 -0.408572
2020-12-01 00:14:59 1.966892 0.220240 0.516174
[180 rows x 3 columns]
Group: 2020-12-01 00:15:00
---------------------------
A B C
2020-12-01 00:15:00 -0.504360 -0.110936 -0.364354
2020-12-01 00:15:01 -1.144334 -0.748191 0.327793
2020-12-01 00:15:02 -0.864194 -2.070499 -0.799561
2020-12-01 00:15:03 2.032179 0.898917 0.016156
2020-12-01 00:15:04 -1.752441 0.637309 -1.074804
... ... ... ...
2020-12-01 00:16:35 0.127323 1.253468 -0.719725
2020-12-01 00:16:36 -0.050491 -0.942205 2.998914
2020-12-01 00:16:37 -1.047728 -0.308398 0.459431
2020-12-01 00:16:38 0.151661 0.414114 -1.201969
2020-12-01 00:16:39 0.713970 -0.886256 1.174597
[100 rows x 3 columns]
之后，也可以进行聚合、转换或者过滤运算
r.sum()
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 2020-12-01 00:00:00 | 14.379044 | 3.119114 | -6.636201 |
| 2020-12-01 00:03:00 | 11.479161 | -14.600112 | -0.624105 |
| 2020-12-01 00:06:00 | 0.439750 | -16.791126 | 11.439146 |
| 2020-12-01 00:09:00 | -8.209491 | 13.576705 | -9.535224 |
| 2020-12-01 00:12:00 | -3.085955 | 23.117959 | -15.699250 |
| 2020-12-01 00:15:00 | -11.540492 | 3.409618 | -7.612492 |
r.agg({'A': np.sum,'B': lambda x: max(x)-min(x)})
| A | B | |
|---|---|---|
| 2020-12-01 00:00:00 | 14.379044 | 5.624687 |
| 2020-12-01 00:03:00 | 11.479161 | 5.084825 |
| 2020-12-01 00:06:00 | 0.439750 | 5.322318 |
| 2020-12-01 00:09:00 | -8.209491 | 4.536065 |
| 2020-12-01 00:12:00 | -3.085955 | 4.454747 |
| 2020-12-01 00:15:00 | -11.540492 | 4.512005 |
r.transform(lambda x: (x-x.mean())/x.std())
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 2020-12-01 00:00:00 | 0.706147 | -0.364482 | -0.689811 |
| 2020-12-01 00:00:01 | 0.786880 | 0.011669 | 0.749412 |
| 2020-12-01 00:00:02 | -1.333569 | 0.631886 | 0.191650 |
| 2020-12-01 00:00:03 | -0.883561 | -1.136198 | -0.200006 |
| 2020-12-01 00:00:04 | -0.259171 | 1.588687 | -0.401199 |
| ... | ... | ... | ... |
| 2020-12-01 00:16:35 | 0.235311 | 1.179697 | -0.602181 |
| 2020-12-01 00:16:36 | 0.062930 | -0.944535 | 2.877144 |
| 2020-12-01 00:16:37 | -0.903833 | -0.331350 | 0.501090 |
| 2020-12-01 00:16:38 | 0.258905 | 0.367653 | -1.053390 |
| 2020-12-01 00:16:39 | 0.804030 | -0.890407 | 1.170231 |
1000 rows × 3 columns
窗口函数
Pandas 中有两类主要的窗口 (window) 函数: rolling 和 expanding，这里只讲 rolling，expanding 留给大家自学。
rolling 方法，就是规定一个窗口（指定长度），将相邻的数据组合在一起，它和 groupby 对象一样，本身不会进行操作，需要配合聚合函数才能计算结果
s = pd.Series(np.random.randn(100),index=pd.date_range('2020-01-01', periods=100))
s.rolling(window=50)
Rolling [window=50,center=False,axis=0]
for grp in s.rolling(window=50):
print("Group: ")
print(grp)
print("-" * 27,end="\n\n")
Group:
2020-01-01 0.116149
Freq: D, dtype: float64
---------------------------
Group:
2020-01-01 0.116149
2020-01-02 1.285305
Freq: D, dtype: float64
---------------------------
Group:
2020-01-01 0.116149
2020-01-02 1.285305
2020-01-03 -0.070235
Freq: D, dtype: float64
---------------------------
Group:
2020-01-01 0.116149
2020-01-02 1.285305
2020-01-03 -0.070235
2020-01-04 -1.123750
Freq: D, dtype: float64
---------------------------
Group:
2020-01-01 0.116149
2020-01-02 1.285305
2020-01-03 -0.070235
2020-01-04 -1.123750
2020-01-05 -1.085226
Freq: D, dtype: float64
---------------------------
Group:
2020-01-01 0.116149
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2020-01-04 -1.123750
2020-01-05 -1.085226
2020-01-06 1.052273
Freq: D, dtype: float64
---------------------------
Group:
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2020-01-05 -1.085226
2020-01-06 1.052273
2020-01-07 1.036000
Freq: D, dtype: float64
---------------------------
Group:
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2020-01-05 -1.085226
2020-01-06 1.052273
2020-01-07 1.036000
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---------------------------
Group:
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2020-01-07 1.036000
2020-01-08 0.401463
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Freq: D, dtype: float64
---------------------------
Group:
2020-01-01 0.116149
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2020-01-04 -1.123750
2020-01-05 -1.085226
2020-01-06 1.052273
2020-01-07 1.036000
2020-01-08 0.401463
2020-01-09 -2.757286
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Freq: D, dtype: float64
---------------------------
Group:
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---------------------------
Group:
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Freq: D, dtype: float64
---------------------------
Group:
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2020-01-12 0.321933
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Freq: D, dtype: float64
---------------------------
Group:
2020-01-01 0.116149
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2020-01-06 1.052273
2020-01-07 1.036000
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---------------------------
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---------------------------
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---------------------------
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---------------------------
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2020-03-13 1.544897
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2020-03-30 -0.555009
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2020-04-06 -0.683466
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Freq: D, dtype: float64
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2020-02-20 -0.911457
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2020-02-24 2.322064
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2020-02-28 1.024707
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2020-03-03 1.096161
2020-03-04 1.780148
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2020-03-06 -0.085027
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2020-03-08 0.772944
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2020-03-10 0.017924
2020-03-11 -0.445424
2020-03-12 1.334410
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2020-03-14 -0.721752
2020-03-15 -0.650062
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2020-03-19 0.662997
2020-03-20 0.692586
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2020-03-30 -0.555009
2020-03-31 1.643726
2020-04-01 -0.063526
2020-04-02 0.420401
2020-04-03 0.198304
2020-04-04 0.995472
2020-04-05 0.059141
2020-04-06 -0.683466
2020-04-07 -0.943774
2020-04-08 0.388996
2020-04-09 0.568474
Freq: D, dtype: float64
---------------------------
min_periods 参数是指需要的非缺失数据点数量阈值，低于这个阈值则聚合结果为 NaN。
s.rolling(window=50,min_periods=3).mean().head()
2020-01-01 NaN
2020-01-02 NaN
2020-01-03 0.443740
2020-01-04 0.051867
2020-01-05 -0.175551
Freq: D, dtype: float64
s.rolling(window=50).mean().head()
2020-01-01 NaN
2020-01-02 NaN
2020-01-03 NaN
2020-01-04 NaN
2020-01-05 NaN
Freq: D, dtype: float64
常用聚合函数
count / sum / mean / median / min / max / std / var / skew / kurt / quantile / cov / corr
此外，可以使用 apply 函数来进行其它自定义聚合操作，需注意传入的是 window 大小的 Series，输出的必须是标量，比如如下计算变异系数
s.rolling(window=50,min_periods=3).apply(lambda x:x.std()/x.mean()).head()
2020-01-01 NaN
2020-01-02 NaN
2020-01-03 1.655815
2020-01-04 19.029272
2020-01-05 -5.665547
Freq: D, dtype: float64
window 也可以是时间单位（类似 freq），即按照时间长度来分组，而非按照元素个数。
s.rolling(window='15D').mean().head()
2020-01-01 0.116149
2020-01-02 0.700727
2020-01-03 0.443740
2020-01-04 0.051867
2020-01-05 -0.175551
Freq: D, dtype: float64
在这种情况下，分组的元素个数可以是不同的（比如时间段不连续的情况）
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, np.nan, 4]},
index = [pd.Timestamp('20130101 09:00:00'),
pd.Timestamp('20130101 09:00:02'),
pd.Timestamp('20130101 09:00:03'),
pd.Timestamp('20130101 09:00:05'),
pd.Timestamp('20130101 09:00:06')])
df
| A | |
|---|---|
| 2013-01-01 09:00:00 | 0.0 |
| 2013-01-01 09:00:02 | 1.0 |
| 2013-01-01 09:00:03 | 2.0 |
| 2013-01-01 09:00:05 | NaN |
| 2013-01-01 09:00:06 | 4.0 |
df.rolling('2s').sum()
| A | |
|---|---|
| 2013-01-01 09:00:00 | 0.0 |
| 2013-01-01 09:00:02 | 1.0 |
| 2013-01-01 09:00:03 | 3.0 |
| 2013-01-01 09:00:05 | NaN |
| 2013-01-01 09:00:06 | 4.0 |
针对这种不规则的时间序列，我们可以用 date_range 来构造一个规则的时间索引，并用 reindex 方法来生成规则的时间序列：
idx = pd.date_range(start='20130101 09:00:00',end='20130101 09:00:06',freq='s')
df.reindex(idx)
| A | |
|---|---|
| 2013-01-01 09:00:00 | 0.0 |
| 2013-01-01 09:00:01 | NaN |
| 2013-01-01 09:00:02 | 1.0 |
| 2013-01-01 09:00:03 | 2.0 |
| 2013-01-01 09:00:04 | NaN |
| 2013-01-01 09:00:05 | NaN |
| 2013-01-01 09:00:06 | 4.0 |
References¶
1.https://www.biaodianfu.com/python-datetime.html
2.https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide