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pandas中如何创建生成时间序列？

更新时间:2023年07月25日16时35分 来源:乐鱼电竞 浏览次数:

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时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列，如某股票上半年的收盘价、某城市近10年的降雨量等。时间序列中的时间段可以是一组固定频率或非固定频率的时间值，时间形式可以是年份、季度、月份或其他时间形式。

在pandas中创建Series类或DataFrame类对象时可以指定索引为时间索引，生成一个时间序列，代码如下。

In U:  inport pandas as pd
       from datetime Import datetime
       #  创建时间素引
       date_index = pd.to_datetime(['20180820', '20180828', '20180908'])
       print(date index)
       #  创建Series类对象，指定索引为时间索引
       date_ser = pd.Serles ([11, 22, 33], Index=date_Index)
       print (date_ser)
       DatetimeIndex(['2018-08-20*, '2018-08-28', '2018-09-08'], dtype='datetime64 [na]',
       freq-None)
       2018-08-20     11
       2018-08-28     22
       2018-09-08     33
       dtype: int64

以上代码中，首先使用to_datetime()函数创建了一个代表日期时间的Datetimelndex类的对象date_index，然后创建了一个Series类对象，同时指定该对象的索引为date_index，从而生成了一个时间序列。

从输出结果可以看出，Series类对象的索引变成了“年-月-日”形式且没有固定频率的日期。

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