Pandas中时间序列的处理大全

目录一、时间序列数据的生成二、Pandas设置索引三、 时间序列数据的截取四、Pandas重复值处理4.1 查询是否有重复值4.2 去除重复值五、Pandas缺失值处理5.1 缺失值查询六、pandas统计计算方法七、Pandas数据重采样总结一、时间序列数据的生成

pd.date_ranges生成时间序列

time格式：年月日分隔符号可以是'-'，'/'，空格这三种格式(年月日、日月年、月日年都可以)；时分秒只能用':'分隔，顺序只能是时分秒。 start：起始时间（time） end：终止时间（time） periods：期数（int），使用时只能出现start或者end，两者不能同时出现 freq：频率(numY,num年；numM,num月；numD,num日），详细参数见下表 频率别名 描述 B 工作日频率 C 自定义工作日频率 D 日历日频率 W 每周频率 M 每月最后一个日历日 SM 每半个月最后一个日历日（15日和月末） BM 每月最后一个工作日 CBM 自定义每月最后一个工作日 MS 每月第一个日历日 SMS 每半月第一个日历日（第1和第15） BMS 每月第一个工作日 CBMS 自定义每月第一个工作日 Q 每季度最后一个月的最后一个日历日 BQ 每季度最后一个月的最后一个工作日 QS 每季度最后一个月的第一个日历日 BQS 每季度最后一个月的第一个工作日 A, Y 每年的最后一个日历日 BA, BY 每年的最后一个工作日 AS, YS 每年的第一个日历日 BAS, BYS 每年的第一个工作日 BH 工作日按“时”计算频率 H 每小时频率 T, min 每分钟频率 S 每秒频率 L, ms 毫秒频率 U, us 微秒频率 N 纳秒频率

import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame( data=np.random.randint(1,20,10), index=pd.date_range(start='20/01/2021',periods=10,freq='M'),) print(df)

02021-01-31 12021-02-28 62021-03-31 122021-04-30 52021-05-31 72021-06-30 42021-07-31 92021-08-31 72021-09-30 182021-10-31 10

0count 10.00000mean 7.90000std 4.72464min 1.0000025% 5.2500050% 7.0000075% 9.75000max 18.00000

二、Pandas设置索引

创建时添加索引

pd.DataFrame(...,index=[],...)

df.set_index使用现有列设置索引

keys：列名，多个列用[name1,name2] drop：设置升序(True)、降序(False) inplace：替换原变量(True)，不替换(False)

df.set_index(['X'],inplace=True)df.set_index(['X','Y'],inplace=True)

df.reset_index可以还原索引

df.reset_index('X')三、 时间序列数据的截取

df.truncate过滤数据

before：过滤之前的数据(time) after：过滤之后的数据(time) axis：列(columns)，行(index)

df.truncate(before='2021-5',after='2021-9')

02021-05-31 72021-06-30 42021-07-31 92021-08-31 7

df.loc索引过滤

df.loc['2021-5':]

02021-05-31 72021-06-30 42021-07-31 92021-08-31 72021-09-30 182021-10-31 10

四、Pandas重复值处理4.1 查询是否有重复值

duplicated()方法判断

# 判断dataframe数据整行是否重复df.duplicated()# dataframe数据某列是否重复df.columns_name.duplicated()# 判断dataframe数据多列数据是否重复(多列组合查)df.duplicated(subset = [’n1’,’n2’])

groupby().count()

df.groupby(’columns’).count()>14.2 去除重复值

drop_duplicats参数说明：

参数subset：用来指定特定的列，默认所有列 参数keep：first和last表示是选择最前一项还是最后一项保留，默认first 参数inplace：是直接在原来数据上修改还是保留一个副本，默认为False

df.drop_duplicats(subset=[’name1’,’name2’],keep=’last’,inplace=True)

按照index索引去重

df.index.duplicated(keep=’last’)五、Pandas缺失值处理5.1 缺失值查询

df.info查询各列的信息

df.info()# res<class ’pandas.core.frame.DataFrame’>Int64Index: 10 entries, 19 to 14Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype--- ------ -------------- ----- 0 Y 10 non-null int32 1 Z 10 non-null int32dtypes: int32(2)memory usage: 160.0 bytes

df.isnull判断是否是空值

df.isnull().any() # 筛选出缺失值的列df.isna().any() # 筛选出缺失值的列

df.empty判断是否有空值

df.empty

5.2 缺失值填充

ffill 空值取前面的值

df.ffill()

bfill 空值取后面的值

df.bfill()

fillna 指定值填充

df.fillna(1)df.fillna({’A’: 0, ’B’: 1, ’C’: 2, ’D’: 3}) # 指定列填充

interpolate 插值

df.interpolate(method=‘linear’, axis=0, limit=None, inplace=False, limit_direction=‘forward’, limit_area=None, downcast=None, **kwargs) method参数解释 linear：忽略索引，线性等距插值time：在以天或者更高频率的数据上插入给定的时间间隔长度数据index, values：使用索引的实际数值pad：使用现有值填写NaNnearest, zero, slinear, quadratic, cubic, spline, barycentric, polynomial：传递给scipy.interpolate.interp1d。这些方法使用索引的数值。polynomial和spline都要求您还指定一个顺序（int），例如 ，df.interpolate(method=‘polynomial’, order=5)krogh，piecewise_polynomial，spline，pchip，akima：包括类似名称的SciPy插值方法。from_derivatives：指 scipy.interpolate.BPoly.from_derivatives，它替换了scipy 0.18中的’piecewise_polynomial’插值方法 axis ： {0或’index’，1或’columns’，None}，默认为None；沿轴进行interpolate。 limit： int；要填充的连续NaN的最大数量。必须大于0 inplace ： bool，默认为False；如果可以，更新现有数据 limit_direction ： {‘forward’，‘backward’，‘both’}，默认为’forward’；如果指定了限制，则将沿该方向填充连续的NaN limit_area ： {None, ‘inside’, ‘outside’}, 默认为None；如果指定了限制，则连续的NaN将填充此限制。 None：无填充限制 inside：仅填充有效值包围的NaN outside: 仅在有效值之外填充NaN

dff.interpolate(method=’polynomial’,order=2)

删除缺失值

df.dropna(how=’any’)六、pandas统计计算方法方法 说明 count 非NaN值的数理 describe 列计算统计汇总 min、max 最小值和最大值 argmin、argmax 最小值和最大值索引(int) idxmin、idxmax 最小值和最大值索引 quantile 分位数([0,1]，0.25下四分为) sum 总和 mean 均值 median 0.5分位数，中位数 mad 根据均值计算绝对离差 var 方差 std 标准差

df.describe()七、Pandas数据重采样

重采样就是基于时间数据由一个频率转换到另一个频率的方法，分为降采样和升采样。

降采样：高频率===>低频率，如频率日变为月，需要指定统计函数如sum

df.resample('M').mean()

升采样：低频率===>高频率，如频率月变为日，需要进行缺失值填充

df.resample('D').asfreq().fillna(1)总结

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