Pandas必备技能之“时间序列数据处理”
发布时间:2019-06-12 23:26:05 所属栏目:教程 来源:Little monster翻译整理
导读:副标题#e# 时间序列数据Time Series Data是在不同时间上收集到的数据,这类数据是按时间顺序收集到的,用于所描述现象随时间变化的情况。 时间序列分析广泛应用于计量经济学模型中,通过寻找历史数据中某一现象的发展规律,对未来进行预测。 时间序列数据作
打印出前5行,效果如下。
02、时间周期转换 在完成时间格式转换之后,我们就可以进行后续的日期操作了。下面介绍一下如何对时间序列数据进行重采样resampling。 重采样指的是将时间序列从⼀个频率转换到另⼀个频率的处理过程。将⾼频率数据聚合到低频率称为降采样downsampling,如将股票的日线数据转换成周线数据,⽽将低频率数据转换到⾼频率则称为升采样upsampling,如将股票的周线数据转换成日线数据。 降采样:以日线数据转换周线数据为例。继续使用上面的tushare.pro日线行情数据,选出特定的几列。
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