在處理很多資料的時候，我們都要用到時間的概念。比如時間戳，固定時期或者時間間隔。pandas提供了一組标準的時間序列處理工具和資料算法。
在python中datetime.datetime子產品是用的最多的子產品。比如使用datetime.datetime.now()就得到了目前的時間2018-04-14 14:12:31.888964。這個時間包含了年，月，日，小時，分鐘，秒，毫秒。
通過datetime子產品還可以得到兩個時間的時間差
t1=datetime(2018,4,11)
t2=datetime(2018,3,3)
print(t1-t2)
39 days, 0:00:00
也可以通過timedelta進行日期的運算
t1=datetime(2018,4,11)
delta=timedelta(12)
print(t1+delta)
結果：
2018-04-23 00:00:00
但是實際在代碼開發過程中，我們經常會遇到用字元串來表示時間，如何轉換成datetime子產品呢。這裡需要用打算哦strptime函數。
value='2018-4-12'
datetime.strptime(value,'%Y-%m-%d')
但是每次都需要用strptime來轉換時間太過于麻煩。而且很多時候有不同的時間表達式。比如‘Apri 12,2018’這種格式就無法通過strptime來轉換。這裡及需要用到dateutil中的parser方法
from dateutil.parser import parse
parse('April 12,2018 12:00 PM')
運作結果：
2018-04-12 12:00:00
還有下面的這種格式，如果設定dayfirst為True.那麼表示第一個表示日，而不是月
parse('12/4/2018',dayfirst=True)
2018-04-12 00:00:00
如果不設定，則表示第一個參數為月，
parse('12/4/2018')
2018-12-04 00:00:00
下面介紹pandas中如何處理日期
datestr=['4/12/2018','3/12/2018']
pd.to_datetime(datestr)
運作結果，得到的是一個datetime對象。
DatetimeIndex(['2018-04-12', '2018-03-12'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
時間序列：
pandas最基本的時間序列類型就是時間戳為索引的series
datestr=[datetime(2018,4,12),datetime(2018,4,11),datetime(2018,4,10),datetime(2018,4,9)]
ts=Series(np.random.randn(4),index=datestr)
2018-04-12 0.282997
2018-04-11 0.775905
2018-04-10 -1.039524
2018-04-09 1.946392
dtype: float64
索引，選取，子集
既然通過時間形成了時間序列。那麼也可以通過時間索引來的到對應的值。
stamp=ts.index[2]
ts[stamp]
對于時間較長的序列，比如持續100天或者跨度年，月。那麼index就可以通過pd.date_range的方法設定起始時間以及時間跨度。在這裡periods這裡就表示的是持續時間。
ts=Series(np.random.randn(100),index=pd.date_range('4/12/2018',periods=100))
得到從4月12号往後一白天的時間。
2018-04-12 -0.148937
2018-04-13 0.937058
2018-04-14 -2.096196
2018-04-15 0.916470
2018-04-16 -0.697598
2018-04-17 0.643925
2018-04-18 -0.307314
2018-04-19 -0.141321
2018-04-20 -0.175498
2018-04-21 -0.829793
2018-04-22 -0.024155
2018-04-23 -1.051386
2018-04-24 0.540014
2018-04-25 0.154808
2018-04-26 1.358971
2018-04-27 0.525493
2018-04-28 -0.669124
2018-04-29 -0.207421
2018-04-30 -0.228202
2018-05-01 0.816570
2018-05-02 -0.877241
2018-05-03 0.772659
2018-05-04 0.554481
2018-05-05 -0.714872
2018-05-06 1.773668
2018-05-07 0.326872
2018-05-08 -1.079632
2018-05-09 1.024192
2018-05-10 -0.646678
2018-05-11 -1.515030
...
2018-06-21 -0.053543
2018-06-22 2.118719
2018-06-23 0.106124
2018-06-24 0.659720
2018-06-25 -0.991692
2018-06-26 -0.556483
2018-06-27 -0.819689
2018-06-28 0.031711
2018-06-29 0.543342
2018-06-30 0.009368
2018-07-01 1.141678
2018-07-02 0.222943
2018-07-03 0.303460
2018-07-04 -0.815658
2018-07-05 1.291347
2018-07-06 -0.681728
2018-07-07 -0.327148
2018-07-08 1.385592
2018-07-09 1.302346
2018-07-10 1.179094
2018-07-11 -0.465722
2018-07-12 -0.351399
2018-07-13 0.059268
2018-07-14 -0.235086
2018-07-15 0.983399
2018-07-16 -1.767474
2018-07-17 0.596053
2018-07-18 -2.022643
2018-07-19 0.539513
2018-07-20 0.421791
Freq: D, Length: 100, dtype: float64
在上面生成的這個序列中，可以通過設定索引的到某一年或者某一月的資料。ts['2018-4']就可以得到4月份的資料。格式也可以是ts['2018/4']
通過下面的方式得到一段時間内的資料
ts['2018/4/12':'2018/4/23']
運作結果：
2018-04-12 -1.080229
2018-04-13 1.231485
2018-04-14 0.725456
2018-04-15 0.029311
2018-04-16 0.331900
2018-04-17 0.921682
2018-04-18 -0.822750
2018-04-19 -0.569305
2018-04-20 0.589461
2018-04-21 1.405626
2018-04-22 -0.049872
2018-04-23 -0.144766
Freq: D, dtype: float64
還可以通過truncate的方式得到某段時間前或者後的資料
ts.truncate(after='2018/4/15') #得到2018/4/15之前的資料
ts.truncate(before='2018/4/15') #得到2018/4/15之後的資料
前面設定的時間序列的間隔是天級的。如要設定間隔是月度或者是年度的間隔，就需要設定freq的值，D，M，Y反别代表日為間隔，月為間隔，年為間隔。
pd.date_range('4/12/2018',periods=100,freq='D')
pd.date_range('4/12/2018',periods=100,freq='M')
pd.date_range('4/12/2018',periods=100,freq='Y')
還有其他很多的參數設定。具體的參數設定如下：
帶有重複序列的時間序列
在有些應用場景中，可能會存在多個觀測資料落在同一個時間點的情況
dup_ts=Series(np.arange(4),index=dates)
2018-04-12 0
2018-04-13 1
2018-04-14 2
2018-04-14 3
dtype: int64
通過is_unique就可以得到是否是重複序列
dup_ts.index.is_unique
日期的範圍，頻率以及移動
pd.date_range('4/12/2018','5/12/2018')
得到4月12日到5月12日的日期。同樣的也可以設定freq來設定間隔
DatetimeIndex(['2018-04-12', '2018-04-13', '2018-04-14', '2018-04-15',
'2018-04-16', '2018-04-17', '2018-04-18', '2018-04-19',
'2018-04-20', '2018-04-21', '2018-04-22', '2018-04-23',
'2018-04-24', '2018-04-25', '2018-04-26', '2018-04-27',
'2018-04-28', '2018-04-29', '2018-04-30', '2018-05-01',
'2018-05-02', '2018-05-03', '2018-05-04', '2018-05-05',
'2018-05-06', '2018-05-07', '2018-05-08', '2018-05-09',
'2018-05-10', '2018-05-11', '2018-05-12'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
如果想對生成的時間序列進行移位擷取。就要用到shift函數
ts=Series(np.random.randn(4),index=pd.date_range('4/12/2018',periods=4,freq='M'))
print(ts)
print(ts.shift(2))
結果如下，時間被移位，對應的資料也移位
2018-04-30 -0.065679
2018-05-31 -0.163013
2018-06-30 0.501377
2018-07-31 0.856595
Freq: M, dtype: float64
2018-04-30 NaN
2018-05-31 NaN
2018-06-30 -0.065679
2018-07-31 -0.163013
Freq: M, dtype: float64
由于單純的移位操作不會修改索引。是以部分資料會被丢棄。是以，如果頻率已知，則可以将其傳給shift可以實作時間戳進行位移而不是對資料進行簡機關移
ts.shift(2,freq='M')
2018-06-30 -0.235855
2018-07-31 1.189707
2018-08-31 0.005851
2018-09-30 -0.134599
Freq: M, dtype: float64