python数据分析--时间序列数据处理_用python对时间序列数据进行数据分析

数据来源：和鲸社区-Numpy+Pandas数据处理·第五关-apple股价数据
主要内容：

• 查看数据类型
• 日期格式转换
• 将日期设置为索引
• 通过索引排序
• 重采样resample的用法
• 按照时间序列进行可视化

导入数据

import pandas as pd
import numpy as np

# visualization
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline
filepath9 = "/home/mw/input/Pandas_exercise2020/appl_1980_2014.csv"
apple = pd.read_csv(filepath9)
apple.head()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

查看数据类型

# 查看每一列的数据类型
apple.dtypes
1
2

日期格式转换

# 将Date这个列转换为datetime类型
apple['Date']=pd.to_datetime(apple['Date'])
apple.info()
#方法一：
#apple['Date'] = apple['Date'].astype('datetime64[ns]')
1
2
3
4
5

设置索引

# 将Date设置为索引
apple.set_index('Date',inplace=True)
apple.head()
1
2
3

通过索引进行排序

# # 将index设置为升序
# pandas通过索引进行排序:
1