Python时间序列数据操作技巧总结

时间序列数据是一种在一段时间内收集的数据类型，它通常用于金融、经济学和气象学等领域，经常通过分析来了解随着时间的推移的趋势和模式

Pandas是Python中一个强大且流行的数据操作库，特别适合处理时间序列数据。它提供了一系列工具和函数可以轻松加载、操作和分析时间序列数据。

在本文中，我们介绍时间序列数据的索引和切片、重新采样和滚动窗口计算以及其他有用的常见操作，这些都是使用Pandas操作时间序列数据的关键技术。

数据类型

Python

在Python中，没有专门用于表示日期的内置数据类型。一般情况下都会使用datetime模块提供的datetime对象进行日期时间的操作。

常见数据操作下面就是对时间序列数据集中的值执行操作。我们使用yfinance库创建一个用于示例的股票数据集。累计总数df["Volume_Cumulative"] = df["Volume"].cumsum()

滚动窗口计算

滚动窗口计算(移动平均线)。

#down sample
monthly_data = df.resample('M').mean()

百分比变化使用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
"""

总结

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。