python学习篇-pandas库（十一）

时间序列索引
1、建立一个以2019年每一天为索引，值为随机数的Series

1. import pandas as pd
   
2. import numpy as np
   
3. dt = pd.date_range(start='2019-01-01',end='2019-12-31',freq='D')#freq为时间频率，D为以天单位的时间频率
   
4. s= pd.Series(np.random.rand(len(dt)),index=dt)#创建Series数据集
   
5. s

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2、统计s中每个周三对应值的和

1. # 周一从 0 开始
   
2. s[s.index.weekday == 2].sum()

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3、统计s中每个月值的平均值

1. s.resample('M').mean()#每个月的值各自取平均

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4、将Series中的时间进行转换，秒钟数值转成分钟数值

1. s = pd.date_range('today',periods=100,freq='S')#创建100个以秒为时间频率的时间索引
   
2. ts = pd.Series(np.random.randint(0,500,len(s)),index=s)#创建一个Series,值取0-500之间 的随机数，索引为s
   
3. ts.resample('Min').sum()#将分为区间求和

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5、UTC世界时间标准

1. s = pd.date_range('today', periods=1, freq='D')  # 获取当前时间
   
2. ts = pd.Series(np.random.randn(len(s)), s)  # 随机数值
   
3. print(ts)
   
4. ts_utc = ts.tz_localize('UTC')  # 转换为 UTC 时间
   
5. ts_utc

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6、不同时间表示方式的转换

1. rng = pd.date_range('1/1/2018', periods=5, freq='M')
   
2. ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
   
3. print(ts)
   
4. ps = ts.to_period()
   
5. print(ps)
   
6. ps.to_timestamp()

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