pandas处理日期时间，按照时间筛选
pandas有着强大的日期数据处理功能，本期我们来了解下pandas处理日期数据的一些基本功能，主要包括以下三个方面：
- 按日期筛选数据
- 按日期显示数据
- 按日期统计数据
运行环境为 windows系统，64位，python3.5。
1 读取并整理数据
- 首先引入pandas库
import pandas as pd
- 从csv文件中读取数据
df = pd.read_csv('date.csv', header=None)
print(df.head(2))
0 1
0 2013-10-24 3
1 2013-10-25 4
- 整理数据
df.columns = ['date','number']
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) #将数据类型转换为日期类型
df = df.set_index('date') # 将date设置为index
print(df.head(2))
print(df.tail(2))
print(df.shape)
number
date
2013-10-24 3
2013-10-25 4
number
date
2017-02-14 6
2017-02-22 6
(425, 1)
- df的行数一共是425行。
查看Dataframe的数据类型
print(type(df))
print(df.index)
print(type(df.index))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex(['2013-10-24', '2013-10-25', '2013-10-29', '2013-10-30',
'2013-11-04', '2013-11-06', '2013-11-08', '2013-11-12',
'2013-11-14', '2013-11-25',
...
'2017-01-03', '2017-01-07', '2017-01-14', '2017-01-17',
'2017-01-23', '2017-01-25', '2017-01-26', '2017-02-07',
'2017-02-14', '2017-02-22'],
dtype='datetime64[ns]', name='date', length=425, freq=None)
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
构造Series类型数据
s = pd.Series(df['number'], index=df.index)
print(type(s))
s.head(2)
<class 'pandas.core.series.Series'>
date
2013-10-24 3
2013-10-25 4
Name: number, dtype: int64
2 按日期筛选数据
按年度获取数据
print('---------获取2013年的数据-----------')
print(df['2013'].head(2)) # 获取2013年的数据
print(df['2013'].tail(2)) # 获取2013年的数据
---------获取2013年的数据-----------
number
date
2013-10-24 3
2013-10-25 4
number
date
2013-12-27 2
2013-12-30 2
获取2016至2017年的数据
print('---------获取2016至2017年的数据-----------')
print(df['2016':'2017'].head(2)) #获取2016至2017年的数据
print(df['2016':'2017'].tail(2)) #获取2016至2017年的数据
---------获取2016至2017年的数据-----------
number
date
2016-01-04 4
2016-01-07 6
number
date
2017-02-14 6
2017-02-22 6
获取某月的数据
print('---------获取某月的数据-----------')
print(df['2013-11']) # 获取某月的数据
---------获取某月的数据-----------
number
date
2013-11-04 1
2013-11-06 3
2013-11-08 1
2013-11-12 5
2013-11-14 2
2013-11-25 1
2013-11-29 1
获取具体某天的数据
- 请注意dataframe类型的数据，获取具体某天的数据时，跟series是有些差异的，详细情况如下述代码所示：
# 按日期筛选数据
print('---------获取具体某天的数据-----------')
# 获取具体某天的数据
print(s['2013-11-06'])
# 获取具体某天的数据，用datafrme直接选取某天时会报错，而series的数据就没有问题
# print(df['2013-11-06'])
#可以考虑用区间来获取某天的数据
print(df['2013-11-06':'2013-11-06'])
---------获取具体某天的数据-----------
3
number
date
2013-11-06 3
- dataframe的truncate函数可以获取某个时期之前或之后的数据，或者某个时间区间的数据
- 但一般建议直接用切片（slice），这样更为直观，方便
# dataframe的truncate函数可以获取某个时期之前或之后的数据，或者某个时间区间的数据
# 但一般建议直接用切片（slice），这样更为直观，方便
print('---------获取某个时期之前或之后的数据-----------')
print('--------after------------')
print(df.truncate(after = '2013-11'))
print('--------before------------')
print(df.truncate(before='2017-02'))
---------获取某个时期之前或之后的数据-----------
--------after------------
number
date
2013-10-24 3
2013-10-25 4
2013-10-29 2
2013-10-30 1
--------before------------
number
date
2017-02-07 8
2017-02-14 6
2017-02-22 6
3 按日期显示数据
3.1 to_period()方法
- 请注意df.index的数据类型是DatetimeIndex；
- df_peirod的数据类型是PeriodIndex
按月显示，但不统计
df_period = df.to_period('M') #按月显示，但不统计
print(type(df_period))
print(type(df_period.index))
# 请注意df.index的数据类型是DatetimeIndex；
# df_peirod的数据类型是PeriodIndex
print(df_period.head())
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
<class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'>
number
date
2013-10 3
2013-10 4
2013-10 2
2013-10 1
2013-11 1
按季度显示，但不统计
print(df.to_period('Q').head()) #按季度显示，但不统计
number
date
2013Q4 3
2013Q4 4
2013Q4 2
2013Q4 1
2013Q4 1
按年度显示，但不统计
print(df.to_period('A').head()) #按年度显示，但不统计
number
date
2013 3
2013 4
2013 2
2013 1
2013 1
3.2 asfreq()方法
按年度频率显示
df_period.index.asfreq('A') # 'A'默认是'A-DEC',其他如'A-JAN'
PeriodIndex(['2013', '2013', '2013', '2013', '2013', '2013', '2013', '2013',
'2013', '2013',
...
'2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2017',
'2017', '2017'],
dtype='period[A-DEC]', name='date', length=425, freq='A-DEC')
df_period.index.asfreq('A-JAN') # 'A'默认是'A-DEC',其他如'A-JAN'
PeriodIndex(['2014', '2014', '2014', '2014', '2014', '2014', '2014', '2014',
'2014', '2014',
...
'2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2018',
'2018', '2018'],
dtype='period[A-JAN]', name='date', length=425, freq='A-JAN')
- 按年度频率在不同情形下的显示，可参考下图所示：
按季度频率显示
df_period.index.asfreq('Q') # 'Q'默认是'Q-DEC',其他如“Q-SEP”，“Q-FEB”
PeriodIndex(['2013Q4', '2013Q4', '2013Q4', '2013Q4', '2013Q4', '2013Q4',
'2013Q4', '2013Q4', '2013Q4', '2013Q4',
...
'2017Q1', '2017Q1', '2017Q1', '2017Q1', '2017Q1', '2017Q1',
'2017Q1', '2017Q1', '2017Q1', '2017Q1'],
dtype='period[Q-DEC]', name='date', length=425, freq='Q-DEC')
df_period.index.asfreq('Q-SEP') # 可以显示不同的季度财年，“Q-SEP”，“Q-FEB”
# df_period.index = df_period.index.asfreq('Q-DEC') # 可以显示不同的季度财年，“Q-SEP”，“Q-FEB”
# print(df_period.head())
PeriodIndex(['2014Q1', '2014Q1', '2014Q1', '2014Q1', '2014Q1', '2014Q1',
'2014Q1', '2014Q1', '2014Q1', '2014Q1',
...
'2017Q2', '2017Q2', '2017Q2', '2017Q2', '2017Q2', '2017Q2',
'2017Q2', '2017Q2', '2017Q2', '2017Q2'],
dtype='period[Q-SEP]', name='date', length=425, freq='Q-SEP')
- 按季度频率在不同情形下的显示，可参考下图所示：
按月度频率显示
df_period.index.asfreq('M') # 按月份显示
PeriodIndex(['2013-10', '2013-10', '2013-10', '2013-10', '2013-11', '2013-11',
'2013-11', '2013-11', '2013-11', '2013-11',
...
'2017-01', '2017-01', '2017-01', '2017-01', '2017-01', '2017-01',
'2017-01', '2017-02', '2017-02', '2017-02'],
dtype='period[M]', name='date', length=425, freq='M')
按工作日显示
- method 1
df_period.index.asfreq('B', how='start') # 按工作日期显示
PeriodIndex(['2013-10-01', '2013-10-01', '2013-10-01', '2013-10-01',
'2013-11-01', '2013-11-01', '2013-11-01', '2013-11-01',
'2013-11-01', '2013-11-01',
...
'2017-01-02', '2017-01-02', '2017-01-02', '2017-01-02',
'2017-01-02', '2017-01-02', '2017-01-02', '2017-02-01',
'2017-02-01', '2017-02-01'],
dtype='period[B]', name='date', length=425, freq='B')
- method 2
df_period.index.asfreq('B', how='end') # 按工作日期显示
PeriodIndex(['2013-10-31', '2013-10-31', '2013-10-31', '2013-10-31',
'2013-11-29', '2013-11-29', '2013-11-29', '2013-11-29',
'2013-11-29', '2013-11-29',
...
'2017-01-31', '2017-01-31', '2017-01-31', '2017-01-31',
'2017-01-31', '2017-01-31', '2017-01-31', '2017-02-28',
'2017-02-28', '2017-02-28'],
dtype='period[B]', name='date', length=425, freq='B')
4 按日期统计数据
4.1按日期统计数据
按周统计数据
print(df.resample('w').sum().head())
# “w”，week
number
date
2013-10-27 7.0
2013-11-03 3.0
2013-11-10 5.0
2013-11-17 7.0
2013-11-24 NaN
按月统计数据
print(df.resample('M').sum().head())
# "MS"是每个月第一天为开始日期, "M"是每个月最后一天
number
date
2013-10-31 10
2013-11-30 14
2013-12-31 27
2014-01-31 16
2014-02-28 4
按季度统计数据
print(df.resample('Q').sum().head())
# "QS"是每个季度第一天为开始日期, "Q"是每个季度最后一天
number
date
2013-12-31 51
2014-03-31 73
2014-06-30 96
2014-09-30 136
2014-12-31 148
按年统计数据
print(df.resample('AS').sum())
# "AS"是每年第一天为开始日期, "A是每年最后一天
number
date
2013-01-01 51
2014-01-01 453
2015-01-01 743
2016-01-01 1552
2017-01-01 92
- 关于日期的类型，按参考下图所示来选择合适的分期频率：
4.2 按日期统计后，按年或季度或月份显示
按年统计并显示
print(df.resample('AS').sum().to_period('A'))
# 按年统计并显示
number
date
2013 51
2014 453
2015 743
2016 1552
2017 92
按季度统计并显示
print(df.resample('Q').sum().to_period('Q').head())
# 按季度统计并显示
number
date
2013Q4 51
2014Q1 73
2014Q2 96
2014Q3 136
2014Q4 148
按月度统计并显示
print(df.resample('M').sum().to_period('M').head())
# 按月度统计并显示
number
date
2013-10 10
2013-11 14
2013-12 27
2014-01 16
2014-02 4pandas处理日期时间，按照时间筛选的更多相关文章
- yii2超好用的日期组件和时间组件
作者:白狼 出处:http://www.manks.top/yii2_datetimepicker.html 本文版权归作者,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接 ...
- MySQL日期数据类型、时间类型使用总结
MySQL日期数据类型.时间类型使用总结 MySQL日期数据类型.MySQL时间类型使用总结,需要的朋友可以参考下. MySQL 日期类型:日期格式.所占存储空间.日期范围 比较. 日期类型 ...
- delphi 最全日期格式_DateUtils时间单元说明
DateUtils时间单元说明 CompareDate 函数 比较两个日期时间值日期部分的大小 CompareDateTime 函数 比较两个日期时间值的大小 CompareTime 函数 比较两个日 ...
- Ios中比较两个日期之间的时间差距
1.比较两个日期之间的时间差距 // 1.日历对象(标识:时区相关的标识) NSCalendar *calendar = [[NSCalendar alloc] initWithCalendarIde ...
- Android 自学之日期DatePicker、时间TimePicker选择器
日期(DatePicker).时间(TimePicker)是两个比较易用的控件,他们都是从帧布局FrameLayout派生而出的:他们在FrameLayout的基础上提供了一些方法来获取当前用户所选择 ...
- Mysql日期函数，时间函数使用的总结
一.MySQL 获得当前日期时间 函数 1.1 获得当前日期+时间(date + time)函数:now() mysql> select now();+--------------------- ...
- My97DatePicker日期控件,开始时间不能大于结束时间,结束时间不能小于开始时间
在只做项目的时候,需要用到一个日期控件,之前用到过my97,感觉挺好的,兼容性很强,配置也比较容易 当开始时间不能大于结束时间和结束时间不能小于开始时间,这个需要一个判定的,要不然不就乱套了 在my9 ...
- js前台计算两个日期的间隔时间
js前台计算两个日期的间隔时间(时间差)原创 2017年08月28日 16:09:43 标签:javascript 1144在后台传来两个时间字段,从中解析出两个字符串类型的日期格式 需要在前台解析出 ...
- MySQL：日期函数、时间函数总结（MySQL 5.X）
http://www.cnblogs.com/she27/archive/2009/01/16/1377089.html 原文:http://www.51sdj.com/phpcms/picture/ ...
随机推荐
- CSS格式化 CSS代码压缩工具
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/ ...
- Struts2中jsp前台传值到action后台的三种方式以及valueStack的使用
struts2中的Action接收表单传递过来的参数有3种方法: 如,登陆表单login.jsp: <form action="login" method="pos ...
- R语言低级绘图函数-text
text函数用来在一张图表上添加文字,只需要指定对应的x和y坐标,以及需要添加的文字内容就可以了 基本用法: plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), ...
- 怎么成为asp.net大神！！！！！！！！！！！！！！！！！！！怎么成为asp.net大神！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
怎么成为asp.net大神!!!!!!!!!!!!!!!!!!!怎么成为asp.net大神!!!!!!!!!!!!!!!!!!!怎么成为asp.net大神!!!!!!!!!!!!!!!!!!!怎么成为 ...
- Java动态代理-->Spring AOP
引述要学习Spring框架的技术内幕,必须事先掌握一些基本的Java知识,正所谓“登高必自卑,涉远必自迩”.以下几项Java知识和Spring框架息息相关,不可不学(我将通过一个系列分别介绍这些Jav ...
- ubuntu13.10更换源
Ubuntu13.10更新源 不同的网络状况连接以下源的速度不同, 建议在添加前手动验证以下源的连接速度(ping下就行),选择最快的源可以节省大批下载时间. 首先备份源列表: sudo cp /et ...
- Post方式调用wcf服务
我们平常在PC端调用WCF服务,只要知道WCF服务的地址,客户端直接添加引用服务就可以使用了,殊不知还有其他方式,其实,我们也可以 通过HTTP POST的方式调用WCF服务,这样就不用添加引用了,在 ...
- PHP - PhpStorm 快捷键大全 PhpStorm 常用快捷键和配置（转）
原文地址:http://www.cr173.com/html/66775_1.html PhpStorm 是 JetBrains 公司开发的一款商业的 PHP 集成开发工具,PhpStorm可随时帮助 ...
- 实现Runnable接口和继承Thread类区别
如果一个类继承Thread,则不适合资源共享.但是如果实现了Runable接口的话,则很容易的实现资源共享. 实现Runnable接口比继承Thread类所具有的优势: 1):适合多个相同的程序代码的 ...
- 【python】一次执行多个linux命令
方法:多个命令之间用“;”进行连接即可: