Python时间序列数据操作的常用方法有哪些

这篇文章主要讲解了“Python时间序列数据操作的常用方法有哪些”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python时间序列数据操作的常用方法有哪些”吧！

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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。

数据类型

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。

import datetime

t = datetime.datetime.now()
print(f"type: {type(t)} and t: {t}")
#type:and t: 2022-12-26 14:20:51.278230

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. 2022-01-01)

• YYYY/MM/DD (e.g. 2022/01/01)

• DD-MM-YYYY (e.g. 01-01-2022)

• DD/MM/YYYY (e.g. 01/01/2022)

• MM-DD-YYYY (e.g. 01-01-2022)

• MM/DD/YYYY (e.g. 01/01/2022)

• HH:MM:SS (e.g. 11:30:00)

• HH:MM:SS AM/PM (e.g. 11:30:00 AM)

• HH:MM AM/PM (e.g. 11:30 AM)

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 = '2022-01-01 11:30:09'
t = datetime.datetime.strptime(string, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(f"type: {type(t)} and t: {t}")
#type:and t: 2022-01-01 11:30:09

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")
#12/26/2022, 14:38:47

t_string = t.strftime("%b/%d/%Y, %H:%M:%S")
#Dec/26/2022, 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。

#convert datetime to unix time
import time
from datetime import datetime

t = datetime.now()
unix_t = int(time.mktime(t.timetuple()))
#1672055277

#convert unix time to datetime
unix_t = 1672055277
t = datetime.fromtimestamp(unix_t)
#2022-12-26 14:47:57

使用dateutil模块来解析日期字符串获得datetime对象。

from dateutil import parser
date = parser.parse("29th of October, 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 = pd.to_datetime("29/10/1923", dayfirst=True)
#Timestamp('1923-10-29 00:00:00')

t = pd.Timestamp('2019-01-01', tz = 'Europe/Berlin')
#Timestamp('2019-01-01 00:00:00+0100', tz='Europe/Berlin')

t = pd.to_datetime(["04/23/1920", "10/29/1923"])
#DatetimeIndex(['1920-04-23', '1923-10-29'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

2、period或PeriodIndex:一个有开始和结束的时间间隔。它由固定的间隔组成。

t = pd.to_datetime(["04/23/1920", "10/29/1923"])
period = t.to_period("D")
#PeriodIndex(['1920-04-23', '1923-10-29'], dtype='period[D]')

3、Timedelta或TimedeltaIndex:两个日期之间的时间间隔。

delta = pd.TimedeltaIndex(data =['1 days 03:00:00',
 '2 days 09:05:01.000030'])
"""
TimedeltaIndex(['1 days 02:00:00', '1 days 06:05:01.000030'],
dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
"""

在Pandas中，可以使用to_datetime方法将对象转换为datetime数据类型或进行任何其他转换。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("dataset.txt")
df.head()

"""

date value
0 1991-07-01 3.526591
1 1991-08-01 3.180891
2 1991-09-01 3.252221
3 1991-10-01 3.611003
4 1991-11-01 3.565869
"""

df.info()

"""RangeIndex: 204 entries, 0 to 203
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 date 204 non-null object
1 value 204 non-null float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 3.3+ KB
"""

# Convert to datetime
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], format = "%Y-%m-%d")

df.info()

"""RangeIndex: 204 entries, 0 to 203
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 date 204 non-null datetime64[ns]
1 value 204 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1)
memory usage: 3.3 KB
"""

# Convert to Unix
df['unix_time'] = df['date'].apply(lambda x: x.timestamp())
df.head()
"""
date value unix_time
0 1991-07-01 3.526591 678326400.0
1 1991-08-01 3.180891 681004800.0
2 1991-09-01 3.252221 683683200.0
3 1991-10-01 3.611003 686275200.0
4 1991-11-01 3.565869 688953600.0
"""

df["date_converted_from_unix"] = pd.to_datetime(df["unix_time"], unit = "s")
df.head()
"""
date value unix_time date_converted_from_unix
0 1991-07-01 3.526591 678326400.0 1991-07-01
1 1991-08-01 3.180891 681004800.0 1991-08-01
2 1991-09-01 3.252221 683683200.0 1991-09-01
3 1991-10-01 3.611003 686275200.0 1991-10-01
4 1991-11-01 3.565869 688953600.0 1991-11-01
"""

我们还可以使用parse_dates参数在任何文件加载时直接声明日期列。

df = pd.read_csv("dataset.txt", parse_dates=["date"])
df.info()

"""RangeIndex: 204 entries, 0 to 203
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 date 204 non-null datetime64[ns]
1 value 204 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1)
memory usage: 3.3 KB
"""

如果是单个时间序列的数据，最好将日期列作为数据集的索引。

df.set_index("date",inplace=True)

"""
Value
date
1991-07-01 3.526591
1991-08-01 3.180891
1991-09-01 3.252221
1991-10-01 3.611003
1991-11-01 3.565869
... ...
2008-02-01 21.654285
2008-03-01 18.264945
2008-04-01 23.107677
2008-05-01 22.912510
2008-06-01 19.431740
"""

Numpy也有自己的datetime类型np.Datetime64。特别是在大型数据集时，向量化是非常有用的，应该优先使用。

import numpy as np
arr_date = np.array('2000-01-01', dtype=np.datetime64)
arr_date
#array('2000-01-01', dtype='datetime64[D]')

#broadcasting
arr_date = arr_date + np.arange(30)
"""
array(['2000-01-01', '2000-01-02', '2000-01-03', '2000-01-04',
'2000-01-05', '2000-01-06', '2000-01-07', '2000-01-08',
'2000-01-09', '2000-01-10', '2000-01-11', '2000-01-12',
'2000-01-13', '2000-01-14', '2000-01-15', '2000-01-16',
'2000-01-17', '2000-01-18', '2000-01-19', '2000-01-20',
'2000-01-21', '2000-01-22', '2000-01-23', '2000-01-24',
'2000-01-25', '2000-01-26', '2000-01-27', '2000-01-28',
'2000-01-29', '2000-01-30'], dtype='datetime64[D]')
"""

有用的函数

下面列出的是一些可能对时间序列有用的函数。

df = pd.read_csv("dataset.txt", parse_dates=["date"])
df["date"].dt.day_name()

"""
0 Monday
1 Thursday
2 Sunday
3 Tuesday
4 Friday
...
199 Friday
200 Saturday
201 Tuesday
202 Thursday
203 Sunday
Name: date, Length: 204, dtype: object
"""

DataReader

Pandas_datareader是pandas库的一个辅助库。它提供了许多常见的金融时间序列数据。

#pip install pandas-datareader
from pandas_datareader import wb
#GDP per Capita From World Bank
df = wb.download(indicator='NY.GDP.PCAP.KD',
 country=['US', 'FR', 'GB', 'DK', 'NO'], start=1960, end=2019)

"""
NY.GDP.PCAP.KD
country year
Denmark 2019 57203.027794
2018 56563.488473
2017 55735.764901
2016 54556.068955
2015 53254.856370
... ...
United States 1964 21599.818705
1963 20701.269947
1962 20116.235124
1961 19253.547329
1960 19135.268182

[300 rows x 1 columns]
"""

日期范围

我们可以使用pandas的date_range方法定义一个日期范围。

pd.date_range(start="2021-01-01", end="2022-01-01", freq="D")

"""
DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04',
'2021-01-05', '2021-01-06', '2021-01-07', '2021-01-08',
'2021-01-09', '2021-01-10',
...
'2021-12-23', '2021-12-24', '2021-12-25', '2021-12-26',
'2021-12-27', '2021-12-28', '2021-12-29', '2021-12-30',
'2021-12-31', '2022-01-01'],
dtype='datetime64[ns]', length=366, freq='D')
"""

pd.date_range(start="2021-01-01", end="2022-01-01", freq="BM")

"""
DatetimeIndex(['2021-01-29', '2021-02-26', '2021-03-31', '2021-04-30',
'2021-05-31', '2021-06-30', '2021-07-30', '2021-08-31',
'2021-09-30', '2021-10-29', '2021-11-30', '2021-12-31'],
dtype='datetime64[ns]', freq='BM')
"""

fridays= pd.date_range('2022-11-01', '2022-12-31', freq="W-FRI")
"""
DatetimeIndex(['2022-11-04', '2022-11-11', '2022-11-18', '2022-11-25',
'2022-12-02', '2022-12-09', '2022-12-16', '2022-12-23',
'2022-12-30'],
dtype='datetime64[ns]', freq='W-FRI')
"""

我们可以使用timedelta_range方法创建一个时间序列。

t = pd.timedelta_range(0, periods=10, freq="H")

"""
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 01:00:00', '0 days 02:00:00',
'0 days 03:00:00', '0 days 04:00:00', '0 days 05:00:00',
'0 days 06:00:00', '0 days 07:00:00', '0 days 08:00:00',
'0 days 09:00:00'],
dtype='timedelta64[ns]', freq='H')
"""

格式化

我们dt.strftime方法改变日期列的格式。

df["new_date"] = df["date"].dt.strftime("%b %d, %Y")
df.head()
"""
date value new_date
0 1991-07-01 3.526591 Jul 01, 1991
1 1991-08-01 3.180891 Aug 01, 1991
2 1991-09-01 3.252221 Sep 01, 1991
3 1991-10-01 3.611003 Oct 01, 1991
4 1991-11-01 3.565869 Nov 01, 1991
"""

解析

解析datetime对象并获得日期的子对象。

df["year"] = df["date"].dt.year
df["month"] = df["date"].dt.month
df["day"] = df["date"].dt.day
df["calendar"] = df["date"].dt.date
df["hour"] = df["date"].dt.time
df.head()
"""
date value year month day calendar hour
0 1991-07-01 3.526591 1991 7 1 1991-07-01 00:00:00
1 1991-08-01 3.180891 1991 8 1 1991-08-01 00:00:00
2 1991-09-01 3.252221 1991 9 1 1991-09-01 00:00:00
3 1991-10-01 3.611003 1991 10 1 1991-10-01 00:00:00
4 1991-11-01 3.565869 1991 11 1 1991-11-01 00:00:00
"""

还可以重新组合它们。

df["date_joined"] = pd.to_datetime(df[["year","month","day"]])
print(df["date_joined"])
"""
0 1991-07-01
1 1991-08-01
2 1991-09-01
3 1991-10-01
4 1991-11-01
...
199 2008-02-01
200 2008-03-01
201 2008-04-01
202 2008-05-01
203 2008-06-01
Name: date_joined, Length: 204, dtype: datetime64[ns]

过滤查询

使用loc方法来过滤DataFrame。

df = df.loc["2021-01-01":"2021-01-10"]

truncate 可以查询两个时间间隔中的数据

df_truncated = df.truncate('2021-01-05', '2022-01-10')

常见数据操作

下面就是对时间序列数据集中的值执行操作。我们使用yfinance库创建一个用于示例的股票数据集。

#get google stock price data
import yfinance as yf
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2023-01-01'
ticker = 'GOOGL'
df = yf.download(ticker, start_date, end_date)
df.head()

"""
Date Open High Low Close Adj Close Volume
2020-01-02 67.420502 68.433998 67.324501 68.433998 68.433998 27278000
2020-01-03 67.400002 68.687500 67.365997 68.075996 68.075996 23408000
2020-01-06 67.581497 69.916000 67.550003 69.890503 69.890503 46768000
2020-01-07 70.023003 70.175003 69.578003 69.755501 69.755501 34330000
2020-01-08 69.740997 70.592499 69.631500 70.251999 70.251999 35314000
"""

计算差值

diff函数可以计算一个元素与另一个元素之间的插值。

#subtract that day's value from the previous day
df["Diff_Close"] = df["Close"].diff()
#Subtract that day's value from the day's value 2 days ago
df["Diff_Close_2Days"] = df["Close"].diff(periods=2)

累计总数

df["Volume_Cumulative"] = df["Volume"].cumsum()

滚动窗口计算

滚动窗口计算(移动平均线)。

df["Close_Rolling_14"] = df["Close"].rolling(14).mean()
df.tail()

可以对我们计算的移动平均线进行可视化

常用的参数：

• center:决定滚动窗口是否应以当前观测值为中心。

• min_periods:窗口中产生结果所需的最小观测次数。

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

#the rolling window will be centered on each observation
rolling_mean = s.rolling(window=3, center=True).mean()
"""
0 NaN
1 2.0
2 3.0
3 4.0
4 NaN
dtype: float64
Explanation:
first window: [na 1 2] = na
second window: [1 2 3] = 2
"""

# the rolling window will not be centered,
#and will instead be anchored to the left side of the window
rolling_mean = s.rolling(window=3, center=False).mean()
"""
0 NaN
1 NaN
2 2.0
3 3.0
4 4.0
dtype: float64
Explanation:
first window: [na na 1] = na
second window: [na 1 2] = na
third window: [1 2 3] = 2
"""

平移

Pandas有两个方法，shift()和tshift()，它们可以指定倍数移动数据或时间序列的索引。Shift()移位数据，而tshift()移位索引。

#shift the data
df_shifted = df.shift(5,axis=0)
df_shifted.head(10)

#shift the indexes
df_tshifted = df.tshift(periods = 4, freq = 'D')
df_tshifted.head(10)

df_shifted

df_tshifted

时间间隔转换

在 Pandas 中，操 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。可以获取具有许多不同间隔或周期的日期

df["Period"] = df["Date"].dt.to_period('W')

频率

Asfreq方法用于将时间序列转换为指定的频率。

monthly_data = df.asfreq('M', method='ffill')

常用参数:

freq:数据应该转换到的频率。这可以使用字符串别名(例如，'M'表示月，'H'表示小时)或pandas偏移量对象来指定。

method:如何在转换频率时填充缺失值。这可以是'ffill'(向前填充)或'bfill'(向后填充)之类的字符串。

采样

resample可以改变时间序列频率并重新采样。我们可以进行上采样(到更高的频率)或下采样(到更低的频率)。因为我们正在改变频率，所以我们需要使用一个聚合函数(比如均值、最大值等)。

resample方法的参数:

rule:数据重新采样的频率。这可以使用字符串别名(例如，'M'表示月，'H'表示小时)或pandas偏移量对象来指定。

#down sample
monthly_data = df.resample('M').mean()

#up sample
minute_data = data.resample('T').ffill()

百分比变化

使用pct_change方法来计算日期之间的变化百分比。

df["PCT"] = df["Close"].pct_change(periods=2)
print(df["PCT"])
"""
Date
2020-01-02 NaN
2020-01-03 NaN
2020-01-06 0.021283
2020-01-07 0.024671
2020-01-08 0.005172
...
2022-12-19 -0.026634
2022-12-20 -0.013738
2022-12-21 0.012890
2022-12-22 -0.014154
2022-12-23 -0.003907
Name: PCT, Length: 752, dtype: float64
"""

感谢各位的阅读，以上就是“Python时间序列数据操作的常用方法有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python时间序列数据操作的常用方法有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！