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python——pandas的时间序列分析详解

作者：Cpp五条 | 2024-03-13 19:39:10

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python——pandas的时间序列分析详解

目录

一、时间序列

1.1 时间序列

1.2 创建时间序列

1.3 通过时间戳索引选取子集

二、固定频率的时间序列

2.1 固定频率时间序列的创建

2.2 时间序列的频率和偏移量

2.3 时间序列的移动

三、时间周期及计算

3.1 时间周期的创建

3.2 时期的频率转化

四、重采样

4.1 重采样方法（resample）

4.2 降采样

4.3 升采样

五、数据统计——滑动窗口

5.1 滑动窗口

5.2 滑动窗口法

一、时间序列

1.1 时间序列

时间序列是指多个时间点上形成的数值序列，它既可以是定期的，也可以是不定期出现的。

时间序列的数据主要有以下几种：

  1. 时间戳：timestamp：表示特定的某个时刻，比如现在。

  2. 时期：period：比如2022年或者2022年3月。

  3. 时间间隔：interval：由起始时间戳和结束时间戳表示。

1.2 创建时间序列

在Pandas中，最基本的时间序列类型就是以时间戳为索引的Series对象。

时间戳使用Timestamp（Series派生的子类）对象表示，该对象与datetime具有高度的兼容性，可以直接通过to_datetime()函数将datetime转换为TimeStamp对象。

例如：

  1. import pandas as pd
  2. from datetime import datetime
  3. import numpy as np
  4. ​
  5. print(pd.to_datetime('20200828142123'))      # 将datetime转换为Timestamp对象，年月日 时秒分

当传入的是多个datetime组成的列表，则Pandas会将其强制转换为DatetimeIndex类对象。

  1. # 传入多个datetime字符串
  2. date_index = pd.to_datetime(['20200820151423', '20200828212325', '20200908152360'])
  3. print(date_index)
  4. 按照索引获取时间戳：
  5.  
  6. for i in range(len(date_index)):
  7.     print(date_index[i])

pandas时间戳为索引的Series对象

  1. # 创建时间序列类型的Series对象
  2. date_index = pd.to_datetime(['20200820151423', '20200828212325', '20200908152360'])
  3. # 创建以时间戳为索引的series对象
  4. date_ser = pd.Series([11, 22, 33], index=date_index)
  5. print(date_ser)

也可将包含多个datetime对象的列表传给index参数，同样能创建具有时间戳索引的Series对象。

  1. # 指定索引为多个datetime的列表
  2. date_list = [datetime(2020, 1, 1), datetime(2020, 1, 15),
  3.              datetime(2020, 2, 20), datetime(2020, 4, 1),
  4.              datetime(2020, 5, 5), datetime(2020, 6, 1)]
  5. time_se = pd.Series(np.arange(6), index=date_list)
  6. print(time_se)

DataFrame对象具有时间戳索引

  1. data_demo = [[11, 22, 33], [44, 55, 66],
  2.              [77, 88, 99], [12, 23, 34]]
  3. date_list = [datetime(2020, 1, 23), datetime(2020, 2, 15),
  4.              datetime(2020, 5, 22), datetime(2020, 3, 30)]
  5. time_df = pd.DataFrame(data_demo, index=date_list)
  6. print(time_df)

1.3 通过时间戳索引选取子集

  1. # 指定索引为多个日期字符串的列表,要有相同的格式
  2. date_list = ['2017.05.30', '2019.02.01',
  3.              '2017.6.1', '2018.4.1',
  4.              '2019.6.1', '2020.1.23']
  5. # 将日期字符串转换为DatetimeIndex
  6. date_index = pd.to_datetime(date_list)
  7. # 创建以DatetimeIndex 为索引的Series对象
  8. date_se = pd.Series(np.arange(6), index=date_index)
  9. print(date_se)

选取子集：

1、通过位置索引获取子集数据

print(date_se[3])

2、使用datetime构造的日期获取数据

  1. #根据datetime构造日期获取
  2. date_time = datetime(2018,4,1)
  3. print(date_se[date_time])

3、通过符合格式要求的日期字符串获取

  1. #传入相应的符合日期的字符串获取
  2. print(date_se['20180401'])
  3. print(date_se['2018.04.01'])
  4. print(date_se['2018/04/01'])
  5. print(date_se['2018-04-01'])
  6. print(date_se['04/01/2018'])

4、直接用指定的年份或者月份操作索引来获取某年的数据

print(date_se['2017'])

5、使用过truncate()方法截取 Series或DataFrame对象

truncate(before = None,after = None,axis = None,copy = True)

  • before – 表示截断此索引值之前的所有行。

  • after – 表示截断此索引值之后的所有行。

  • axis – 表示截断的轴，默认为行索引方向。

  1. # 扔掉2018-1-1之前的数据
  2. sorted_se = date_se.sort_index()
  3. print(sorted_se.truncate(before='2018-1-1'))
  4. ​
  5. # 扔掉2018-7-31之后的数据
  6. print(sorted_se.truncate(after='2018-7-31'))

二、固定频率的时间序列

2.1 固定频率时间序列的创建

Pandas中所提供的date_range()函数，主要用于生成一个具有固定频率的DatetimeIndex对象。

参数说明：

  • start：表示起始日期，默认为None。

  • end：表示终止日期，默认为None。

  • periods：表示产生多少个时间戳索引值。

  • freq：用来指定计时单位。

注意：

start、end、periods、freq这四个参数至少要指定三个参数，否则会出现错误。

用法如下：

1.当调用date_range()函数创建DatetimeIndex对象时，如果只是传入了开始日期（start参数）与结束日期（end参数），则默认生成的时间戳是按天计算的，即freq参数为D

  1. # 创建DatetimeIndex对象时，只传入开始日期与结束日期
  2. print(pd.date_range('2020/08/10', '2023/08/20'))

2.若只是传入了开始日期或结束日期，则还需要用periods参数指定产生多少个时间戳。

  1. # 创建DatetimeIndex对象时，传入start与periods参数
  2. print(pd.date_range(start='2020/08/10', periods=5))
  3. ​
  4. # 创建DatetimeIndex对象时，传入end与periods参数，往前推
  5. print(pd.date_range(end='2020/08/10', periods=5))

3.如果希望时间序列中的时间戳都是每周固定的星期日，则可以在创建DatetimeIndex时将freq参数设为“W-SUN”。

  1. dates_index = pd.date_range('2020-01-01',         # 起始日期
  2.                             periods=5,            # 周期
  3.                             freq='W-SUN')         # 频率
  4. print(dates_index)

4.如果日期中带有与时间相关的信息，且想产生一组被规范化到当天午夜的时间戳，可以将normalize参数的值设为True。

  1. # 创建DatetimeIndex，并指定开始日期、产生日期个数、默认的频率，以及时区
  2. date_index = pd.date_range(start='2020/8/1 12:13:30', periods=5,
  3.               tz='Asia/Hong_Kong')
  4. print(date_index)
  5. ​
  6. #规范化时间戳
  7. date_index2 = pd.date_range(start='2020/8/1 12:13:30', periods=5,
  8.               normalize=True, tz='Asia/Hong_Kong')
  9. print(date_index2)

2.2 时间序列的频率和偏移量

1.默认生成的时间序列数据是按天计算的，即频率为“D”。

  • “D”是一个基础频率，通过用一个字符串的别名表示，比如“D”是“day”的别名。

  • 频率是由一个基础频率和一个乘数组成的，比如，“5D”表示每5天。

其他频率说明如下：

 

 

用于指定freq属性：

  1. date_time5D = pd.date_range(start='2020/2/1', end='2020/2/28', freq='5D')
  2. print(date_time5D)

2.每个基础频率还可以跟着一个被称为日期偏移量的DateOffset对象。如果想要创建一个DateOffset对象，则需要先导入pd.tseries.offsets模块后才行。

可以指定偏移量创建时间序列,同时，创建14天10小时的偏移量，可以换算为两周零十个小时，其中“周”使用Week类型表示的，“小时”使用Hour类型表示，它们之间可以使用加号连接。

  1. import pandas as pd
  2. from datetime import datetime
  3. import numpy as np
  4. from pandas.tseries.offsets import *
  5. ​
  6. date_offset1 = DateOffset(weekday=2,hour=10)
  7. '''            - year
  8.             - month
  9.             - day
  10.             - weekday
  11.             - hour
  12.             - minute
  13.             - second
  14.             - microsecond
  15.             - nanosecond.'''
  16. date_offset2 = Week(2) + Hour(10)
  17. ​
  18. date_index1 = pd.date_range('2020/3/1',periods=5,freq=date_offset1)
  19. date_index2 = pd.date_range('2020/3/1',periods=5,freq=date_offset2)
  20. print(date_index1)
  21. print(date_index2)

2.3 时间序列的移动

移动是指沿着时间轴方向将数据进行前移或后移。如下图所示：

 

Pandas对象中提供了一个shift()方法，用来前移或后移数据，但数据索引保持不变。

用法如下：

  1. shift(periods=1, freq=None, axis=0)
  2. #periods – 表示移动的幅度，可以为正数，也可以为负数，默认值是1，代表移动一次。
  3. date_index = pd.date_range('2020/01/01', periods=5)
  4. time_ser = pd.Series(np.arange(5) + 1, index=date_index)
  5. print(time_ser)
  6. # 向后移动一次
  7. print(time_ser.shift(1))
  8. #向前移动一次
  9. print(time_ser.shift(-1))

三、时间周期及计算

3.1 时间周期的创建

1.Period类表示一个标准的时间段或时期，比如某年、某月、某日、某小时等。

创建Period类对象的方式比较简单，只需要在构造方法中以字符串或整数的形式传入一个日期即可。

  1. # 创建Period对象，表示从2020-01-01到2020-12-31之间的时间段
  2. period = pd.Period(2020)
  3. print(period)
  4. ​
  5. # 表示从2019-06-01到2019-06-30之间的整月时间
  6. period = pd.Period('2019/6')
  7. print(period)

2.Period对象能够参与数学运算。

如果Period对象加上或者减去一个整数，则会根据具体的时间单位进行位移操作。

  1. period = period + 1   # Period对象加上一个整数
  2. print(period)

如果具有相同频率的两个Period对象进行数学运算，那么计算结果为它们的单位数量。

  1. # 表示从2019-06-01到2019-06-30之间的整月时间
  2. period = pd.Period('2019/6')
  3. print(period)
  4. ​
  5. period = period + 1   # Period对象加上一个整数
  6. print(period)
  7. ​
  8. # 创建一个与period频率相同的时期
  9. other_period = pd.Period(201401, freq='M' )
  10. print(period - other_period)

3.如果希望创建多个Period对象，且它们是固定出现的，则可以通过period_range()函数实现。

返回一个PeriodIndex对象，它是由一组时期对象构成的索引，示例如下：

  1. period_index = pd.period_range('2014.1.8', '2014.5.31', freq='M')
  2. print(period_index)

4.除了使用上述方式创建PeriodIndex外，还可以直接在PeriodIndex的构造方法中传入一组日期字符串。

  1. period_index = pd.period_range('2014.1.8', '2014.5.31', freq='M')
  2. print(period_index)
  3. ​
  4. str_list = ['2012', '2013', '2014']
  5. period_list = pd.PeriodIndex(str_list, freq='A-DEC')
  6. print(period_list)
  7. time_index = pd.Series(np.arange(len(period_index)) + 1,index = period_index)
  8. print(time_index)

注意：DatetimeIndex是用来指代一系列时间点的一种索引结构，而PeriodIndex则是用来指代一系列时间段的索引结构。

3.2 时期的频率转化

1.Pandas中提供了一个asfreq()方法来转换时期的频率。

asfreq（freq，method = None，how = None，normalize = False，fill_value = None ）

参数说明：

  • freq – 表示计时单位。

  • how – 可以取值为start或end，默认为end。

  • normalize – 表示是否将时间索引重置为午夜。

  • fill_value – 用于填充缺失值的值。

  1. # 创建时期对象
  2. period = pd.Period('2019', freq='A-DEC')
  3. print(period)
  4. period_freq_start = period.asfreq('M', how='start')
  5. print(period_freq_start)
  6. period_freq_end = period.asfreq('M',how='end')
  7. print(period_freq_end)

四、重采样

4.1 重采样方法（resample）

1.Pandas中的resample()是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。

resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=N

  1. date_index = pd.date_range('2019.7.8', periods=30)
  2. time_ser = pd.Series(np.arange(len(date_index)) + 1, index=date_index)
  3. print(time_ser)
  4. ​
  5. print(time_ser.resample('W-MON').mean())
one, closed=None, label=None, ...)

参数说明：

  • rule – 表示重采样频率的字符串或DateOffset。

  • fill_method – 表示升采样时如何插值。

  • closed – 设置降采样哪一端是闭合的。

1.通过resample()方法对数据重新采样

注意：how参数不再建议使用，而是采用新的方式“.resample(…).mean()”求平均值。

 

 

2.如果重采样时传入closed参数为left，则表示采样的范围是左闭右开型的。
 

即位于某范围的时间序列中，开头的时间戳包含在内，结尾的时间戳是不包含在内的。
 

print(time_ser.resample('W-MON', closed='left').mean())
 

 

4.2 降采样
 

1.降采样时间颗粒会变大，数据量是减少的。为了避免有些时间戳对应的数据闲置，可以利用内置方法聚合数据。
 

例如股票数据比较常见的是OHLC重采样，包括开盘价、最高价、最低价和收盘价。
 

Pandas中专门提供了一个ohlc()方法。
 

  1. date_index = pd.date_range('2020/06/01', periods=30)
  2. shares_data = np.random.rand(30)
  3. time_ser = pd.Series(shares_data, index=date_index)
  4. print(time_ser)
  5. result = time_ser.resample('7D').ohlc()        # OHLC重采样 得到七天中的开盘价，最高价，最低价以及收盘价
  6. print(result)
 

 

2.降采样相当于另外一种形式的分组操作，它会按照日期将时间序列进行分组，之后对每个分组应用聚合方法得出一个结果。
 

  1. # 通过groupby技术实现降采样
  2. result = time_ser.groupby(lambda x: x.week).mean()
  3. print(result)
 

 

4.3 升采样
 

1.升采样的时间颗粒是变小的，数据量会增多，这很有可能导致某些时间戳没有相应的数据。
 

遇到这种情况，常用的解决办法就是插值，具体有如下几种方式：
 

  •  
    通过ffill(limit)或bfill(limit)方法，取空值前面或后面的值填充，limit可以限制填充的个数。
     
  •  
    通过fillna(‘ffill’)或fillna(‘bfill’)进行填充，传入ffill则表示用NaN前面的值填充，传入bfill则表示用后面的值填充。
     
  •  
    通过使用interpolate()方法根据插值算法补全数据。
     
 

  1. data_demo = np.array([['101', '210', '150'], ['330', '460', '580']])
  2. date_index = pd.date_range('2020/06/10', periods=len(data_demo), freq='W-SUN')
  3. time_df = pd.DataFrame(data_demo, index=date_index,
  4. columns=['A产品', 'B产品', 'C产品'])
  5. print(time_df)
  6. ​
  7. #增加采样时间，但没有填充数据
  8. time_df_asfreq = time_df.resample('D').asfreq()
  9. print(time_df_asfreq)
  10. ​
  11. #用前面的数据填充
  12. time_df_ffill = time_df.resample('D').ffill()
  13. print(time_df_ffill)
  14. ​
  15. #用后面的数据 填充
  16. time_df_bfill = time_df.resample('D').bfill()
  17. print(time_df_bfill)
 

 

五、数据统计——滑动窗口
 

5.1 滑动窗口
 

1.滑动窗口指的是根据指定的单位长度来框住时间序列，从而计算框内的统计指标。
 

相当于一个长度指定的滑块在刻度尺上面滑动，每滑动一个单位即可反馈滑块内的数据。
 

示例如下：
 

某分店按天统计了2017年全年的销售数据，现在总经理想抽查分店8月28日（七夕）的销售情况，如果只是单独拎出来当天的数据，则这个数据比较绝对，无法很好地反映出这个日期前后销售的整体情况。
 

 

 
 

 

为了提升数据的准确性，可以将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间，用区间内的数据进行判断。
 

可以将8月24日到9月2日的数据拿出来，求此区间的平均值作为抽查结果。
 

 

 
 

 

这个区间就是窗口，它的单位长度为10，数据是按天统计的，所以统计的是10天的平均指标，这样显得更加合理，可以很好地反映了七夕活动的整体情况。
 

3.移动窗口就是窗口向一端滑行，每次滑行并不是区间整块的滑行，而是一个单位一个单位的滑行。
 

例如，窗口向右边滑行一个单位，此时窗口框住的时间区间范围为2017-08-25到2017-09-03。
 

每次窗口移动，一次只会移动一个单位的长度，并且窗口的长度始终为10个单位长度，直至移动到末端。
 

 

由此可知，通过滑动窗口统计的指标会更加平稳一些，数据上下浮动的范围会比较小。
 

5.2 滑动窗口法
 

Pandas中提供了一个窗口方法rolling()。
 

rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)
 

参数说明：
 

  •  
    window – 表示窗口的大小。
     
  •  
    min_periods – 每个窗口最少包含的观测值数量。
     
  •  
    center – 是否把窗口的标签设置为居中。
     
  •  
    win_type – 表示窗口的类型。
     
  •  
    closed – 用于定义区间的开闭。
     
 

  1. year_data = np.random.randn(365)
  2. date_index = pd.date_range('2017-01-01', '2017-12-31', freq='D')
  3. ser = pd.Series(year_data, date_index)
  4. print(ser.head()) #打印前几个数据 默认为5
  5. ​
  6. #画图观察
  7. import matplotlib.pyplot as plt
  8. ​
  9. ser.plot(style='y--')
  10. ser_window = ser.rolling(window=10).mean()
  11. ser_window.plot(style='b')
  12. plt.show()
 


                

        
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