Python資料分析--時間序列

時間序列

• 擷取目前時刻的時間
• • 傳回目前時刻的日期和時間
  • 傳回目前時刻的年、月、日
  • 傳回目前時刻的周數
• 指定日期和時間的格式
• 字元串和時間格式互相轉換
• • 時間格式轉換為字元串格式
  • 字元串格式轉換為時間格式
• 時間索引
• 時間運算
• • 時間之差
  • 時間偏移

擷取目前時刻的時間

傳回目前時刻的日期和時間

from datetime import datetime
datetime.now()
           

傳回目前時刻的年、月、日

datetime.now().year
>>>
2019
In [3]:

datetime.now().month
>>>
7

datetime.now().day
>>>
23
           

傳回目前時刻的周數

# 傳回目前周幾
datetime.now().weekday()+1
>>>
2

datetime.now().isocalendar() 
>>>
(2019, 30, 2)

# 傳回周數
datetime.now().isocalendar()[1]
>>>
30
           

指定日期和時間的格式

# date()将日期和時間設定成隻展示日期
datetime.now().date()
>>>
datetime.date(2019, 7, 23)

# time()将日期和時間設定成隻展示時間
datetime.now().time()
>>>
datetime.time(23, 3, 26, 974822)

# strftime()自定義時間和日期格式
datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
>>>
'2019-07-23'
           

strftime()自定義格式有：

代碼	說明
%H	24小時制
%I	12小時制
%M	兩位數的分【00，59】
%S	秒
%w	用整數表示周幾，從0開始
%U	每年的第幾周，周日是每周第一天
%W	每年的第幾周，周一是每周第一天
%F	%Y-%m-%
%D	%m/%d/%Y

字元串和時間格式互相轉換

時間格式轉換為字元串格式

now
>>>
datetime.datetime(2019, 7, 23, 23, 12, 4, 870619)

type(now)
>>>
datetime.datetime

type(str(now))
>>>
str
           

字元串格式轉換為時間格式

str_time = '2019-7-23'
type(str_time)
>>>
str

from dateutil.parser import parse
type(parse(str_time))
>>>
datetime.datetime
           

時間索引

• 當索引是時間的情況

data
>>>
num
2018-01-02	1
2018-01-03	2
2018-01-05	3
2018-02-04	4
2018-02-06	5
2019-01-02	6
2019-05-02	7
2019-05-03	8

# 擷取2018年資料
data['2018']
>>>
num
2018-01-02	1
2018-01-03	2
2018-01-05	3
2018-02-04	4
2018-02-06	5

# 擷取2018年1月資料
data['2018-01']
>>>
num
2018-01-02	1
2018-01-03	2
2018-01-05	3

# 擷取2018年2月到2019年1月的資料
data['2018-02':'2019-01']
>>>
num
2018-02-04	4
2018-02-06	5
2019-01-02	6

# 擷取2018年2月4号的資料
data['2018-02-04':'2018-02-04']
Out[34]:
>>>
2018-02-04	4
           

• 當時間是普通列的情況

df
>>>
   編号	年齡	性别	注冊時間
0	A1	54	男	2018-08-08
1	A2	16	女	2018-08-09
2	A3	47	女	2018-08-10
3	A4	41	男	2018-08-11

# 選取時間為2018年8月8日的資料
df[df['注冊時間'] == datetime(2018,8,8)]
>>>
   編号	年齡	性别	注冊時間
0	A1	54	男	2018-08-08

# 選取2018年8月9日之後的資料
df[df['注冊時間'] > datetime(2018,8,9)]
>>>
   編号	年齡	性别	注冊時間
2	A3	47	女	2018-08-10
3	A4	41	男	2018-08-11

# 選取2018年8月9日之前的資料
df[df['注冊時間'] < datetime(2018,8,9)]
>>>
   編号	年齡	性别	注冊時間
0	A1	54	男	2018-08-08

# 選取20181年8月8日到2018年8月10日之間的資料
df[(df['注冊時間'] > datetime(2018,8,8)) & (df['注冊時間'] < datetime(2018,8,10))]
>>>
   編号	年齡	性别	注冊時間
1	A2	16	女	2018-08-09
           

時間運算

時間之差

python時間做差會傳回一個timedelta，該對象中包含天數、秒、微秒三個等級

cha = datetime(2018,5,21,19,50) - datetime(2018,5,18,20,32)
cha
>>>
datetime.timedelta(days=2, seconds=83880)

# 換算成小時的時間差
cha.seconds/3600
>>>
23.3
           

時間偏移

• timedelta隻支援天、秒、微秒的時間運算

from datetime import timedelta
date = datetime(2018,5,18,20,32)
# 往後推一天
date + timedelta(days = 1)
>>>
datetime.datetime(2018, 5, 19, 20, 32)

# 往後推60秒
date + timedelta(seconds = 60)
>>>
datetime.datetime(2018, 5, 18, 20, 33)

# 往前推一天
date - timedelta(days =1)
>>>
datetime.datetime(2018, 5, 17, 20, 32)
           

• date offset直接實作天、小時、分鐘的時間偏移

rom pandas.tseries.offsets import Day,Hour,Minute
date = datetime(2018,5,18,20,32)
# 往後推1天
date + Day(1)
>>>
Timestamp('2018-05-19 20:32:00')

# 往後推1小時
date + Hour(1)
>>>
Timestamp('2018-05-18 21:32:00')

# 往後推10分鐘
date + Minute(10)
>>>
Timestamp('2018-05-18 20:42:00')

# 往前推30分鐘
date - Minute(30)
>>>
Timestamp('2018-05-18 20:02:00')