時間序列資料是一種在一段時間內收集的資料類型，它通常用於金融、經濟學和氣象學等領域，經常透過分析來了解隨著時間的推移的趨勢和模式
Pandas是Python中一個強大且受歡迎的資料操作庫，特別適合處理時間序列資料。它提供了一系列工具和函數可以輕鬆載入、操作和分析時間序列資料。
在本文中，我們介紹時間序列資料的索引和切片、重新採樣和滾動視窗計算以及其他有用的常見操作，這些都是使用Pandas操作時間序列資料的關鍵技術。
在Python中，沒有專門用來表示日期的內建資料型別。一般情況下都會使用datetime模組提供的datetime物件進行日期時間的操作。
import datetime
t = datetime.datetime.now()
print(f"type: {type(t)} and t: {t}")
#type: <class 'datetime.datetime'> and t: 2022-12-26 14:20:51.278230一般情況下我們都會使用字串的形式儲存日期和時間。所以在使用時我們需要將這些字串進行轉換成datetime物件。
一般情況下時間的字串有以下格式：
strptime 函數以字串和格式字串作為參數，傳回一個datetime物件。
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: <class 'datetime.datetime'> and t: 2022-01-01 11:30:09格式字串如下：
也可以使用strftime函數將datetime物件轉換回特定格式的字串表示。
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, 14:39:32Unix時間(POSIX時間或epoch時間)是一種將時間表示為單一數值的系統。它表示自1970年1月1日星期四00:00:00協調世界時(UTC)以來經過的秒數。
Unix時間和時間戳通常可以互換使用。 Unix時間是建立時間戳記的標準版本。一般情況下使用整數或浮點數資料型別用於儲存時間戳記和Unix時間。
我們可以使用time模組的mktime方法將datetime物件轉換為Unix時間整數。也可以使用datetime模組的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模組來解析日期字串來取得datetime物件。
from dateutil import parser
date = parser.parse("29th of October, 1923")
#datetime.datetime(1923, 10, 29, 0, 0)Pandas提供了三種日期資料類型:
#1、Timestamp或DatetimeIndex:它的功能類似於其他索引類型，但也具有用於時間序列操作的專門函數。
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:一個有開始和結束的時間間隔。它由固定的間隔組成。
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:兩個日期之間的時間間隔。
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方法將物件轉換為datetime資料類型或進行任何其他轉換。
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()
"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
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()
"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
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
"""我們也可以使用parse_dates參數在任何檔案載入時直接宣告日期列。
df = pd.read_csv("dataset.txt", parse_dates=["date"])
df.info()
"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
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
"""如果是單一時間序列的數據，最好將日期列作為資料集的索引。
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型別np.Datetime64。特別是在大型資料集時，向量化是非常有用的，應該優先使用。
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]')
"""下面列出的是一些可能對時間序列有用的函數。
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
"""Pandas_datareader是pandas函式庫的一個輔助函式庫。它提供了許多常見的金融時間序列資料。
#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] """
我們可以使用pandas的date_range方法定義一個日期範圍。
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')
"""
我們可以使用timedelta_range方法來建立一個時間序列。
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') """
我們dt.strftime方法改變日期列的格式。
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datetime物件並取得日期的子物件。
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 """
也可以重新組合它們。
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]
使用loc方法來過濾DataFrame。
df = df.loc["2021-01-01":"2021-01-10"]
truncate 可以查詢兩個時間間隔中的資料
df_truncated = df.truncate('2021-01-05', '2022-01-10')
下面就是對時間序列資料集中的值執行操作。我們使用yfinance庫建立一個用於範例的股票資料集。
#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 """
diff函數可以計算一個元素與另一個元素之間的內插。
#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)
df["Volume_Cumulative"] = df["Volume"].cumsum()
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：
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 """
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
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')
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。
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()
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 """
在Pandas和NumPy等库的帮助下，可以对时间序列数据执行广泛的操作，包括过滤、聚合和转换。本文介绍的是一些在工作中经常遇到的常见操作，希望对你有所帮助。
以上是Python時間序列資料操作的常用方法總結的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
