重采样（resampling）指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程，其中： 高频转为低频成为降采样（下采样） 低频转为高频成为升采样（上采样） 1、使用resample()方法进行重采样 例：现有一个以年月日为索引的时间序列ts，将其重采样为年月的频率，并计算 ...

一、Pandas中时间序列的类型　　 　　Pandas中最为基础的时间序列类型就是以时间戳（通过以Python字符串或datetime对象表示）为索引的Series； >>> import pandas as pd >>> import numpy ...

pandas-13 时间序列操作方法pd.date_range() 在pandas中拥有强大的时间序列操作方法。 使用 pd.date_range() 生成 ‘pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex’ 对象。 直接上demo： ...

如何使用基本的频率。 1.1 生成日期范围 pandas.date_range()可用于生成指定长度的D ...

一、介绍 类似于 range 产生等差数列，date_range 产生的是等差时间序列。 生成一个固定频率的时间索引，必须指定 start、end、periods 中的两个参数值，否则报错。 使用语法： 参数说明： 二、实操 指定开始、结束时间 指定个数 ...

目录 1.date_range 1.1 按频率生成时间段 1.2 按复合频率生成时间段 1.3 asfreq频率转换 1.4 生成超前-滞后的数据范围 2.时间戳索引DatetimeIndex ...

一、时间序列基础 1. 时间戳索引DatetimeIndex 生成20个DatetimeIndex from datetime import datetime dates = pd.date_range(start='2019-04-01',periods=20) dates ...

一、时期 1、时期的创建 　　时期（Period）表示的是时间区间，如数日、数月、数季、数年等。时期的创建需要一个字符或整数以及一个freq参数。 注意：其中freq参数可以参考日期的基础频率表，详见另一篇博文【Pandas时序数据处理（日期范围pd.date_range()、频率(基础频率 ...