Pandas DataFrame 的处理时间

Pandas 是 Python 中非常流行的数据处理库，其中 DataFrame 类型的数据结构支持方便地处理和操作时间数据。本文将介绍 Pandas DataFrame 的两个时间相关的数据类型 - DatetimeIndex 和 Timedelta。我们将探讨这些类型的创建，索引和对它们执行各种操作的基本方法。

DatetimeIndex

DatetimeIndex 类是 Pandas 中使用最广泛的时间相关数据类型之一。可以将其视为将时间戳作为索引的 Pandas series 的扩展。 为了使用 DatetimeIndex，我们首先需要将时间戳转换为 DatetimeIndex 对象。可以使用 pandas.to_datetime() 函数将字符串或数字时间戳转换为 DatetimeIndex，例如：

import pandas as pd

date_strings = ['01-01-2019 09:00:00', '01-01-2019 09:30:00', '01-01-2019 10:00:00']
dates = pd.to_datetime(date_strings)

print(dates)

此代码将打印以下输出：

DatetimeIndex(['2019-01-01 09:00:00', '2019-01-01 09:30:00', '2019-01-01 10:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

请注意，pandas.to_datetime() 返回的是 DatetimeIndex 对象，这意味着您可以在有需要时将其用作 Pandas DataFrame 的索引。可以通过以下方式将日期用作 DataFrame 的索引：

import pandas as pd

date_strings = ['01-01-2019 09:00:00', '01-01-2019 09:30:00', '01-01-2019 10:00:00']
dates = pd.to_datetime(date_strings)

df = pd.DataFrame({'time': dates, 'value': [1, 2, 3]})
df = df.set_index('time')

print(df)

此代码将打印以下输出：

                     value
time                      
2019-01-01 09:00:00      1
2019-01-01 09:30:00      2
2019-01-01 10:00:00      3

在这个示例中，我们导入 Pandas，创建几个日期字符串并将其用 pandas.to_datetime() 转换为 DatetimeIndex。然后，我们使用 Pandas DataFrame创建 function，将 DatetimeIndex 插入其中并将其设置为 DataFrame 的索引。

有了 DatetimeIndex，您可以很容易地从 Pandas DataFrame 中提取数据。例如，假设您想提取特定日期的数据。假设 df 为我们之前创建的 Pandas DataFrame：

import pandas as pd

date_strings = ['01-01-2019 09:00:00', '01-01-2019 09:30:00', '01-01-2019 10:00:00']
dates = pd.to_datetime(date_strings)

df = pd.DataFrame({'time': dates, 'value': [1, 2, 3]})
df = df.set_index('time')

# extract data from specific date
specific_date = pd.Timestamp('2019-01-01 09:30:00')
specific_data = df.loc[specific_date]

print(specific_data)

此代码将打印以下输出：

value    2
Name: 2019-01-01 09:30:00, dtype: int64

我们使用 Pandas Timestamp 创建了一个特定日期，并使用该日期的 .loc[] 属性从 Pandas DataFrame 中提取数据。 DatetimeIndex 还支持许多方便的操作，例如切片和在一定范围内选择日期。例如：

import pandas as pd

date_strings = ['01-01-2019 09:00:00', '01-01-2019 09:30:00', '01-01-2019 10:00:00']
dates = pd.to_datetime(date_strings)

df = pd.DataFrame({'time': dates, 'value': [1, 2, 3]})
df = df.set_index('time')

# slice between two dates
start_date = pd.Timestamp('2019-01-01 09:00:00')
end_date = pd.Timestamp('2019-01-01 10:00:00')
sliced_data = df.loc[start_date:end_date]

print(sliced_data)

此代码将打印以下输出：

                     value
time                      
2019-01-01 09:00:00      1
2019-01-01 09:30:00      2
2019-01-01 10:00:00      3

在这个示例中，我们使用 Pandas Timestamp 创建两个日期，并使用这些日期来切片 Pandas DataFrame。结果 DataFrame 包含两个输入日期之间的所有数据。

Timedelta

Timedelta 是 Pandas 中另一种时间相关的类型，用于表示两个时间之间的时间差。例如，如果您想知道某个事件发生后经过了多长时间，可以使用 Timedelta 来计算。

为了演示如何使用 Timedelta，请考虑以下示例。假设您有一个将在 30 分钟后开始的事件，您想知道现在距离该事件开始还有多长时间。您可以使用以下代码：

import pandas as pd

start_event = pd.Timestamp('2022-12-25 00:00:00')
now = pd.Timestamp.now()

time_to_event = start_event - now

print('Time until event:', time_to_event)

此代码将打印以下输出：

Time until event: 949 days 20:42:22.151752

在这个示例中，我们导入 Pandas 并使用 pd.Timestamp() 方法创建开始事件时间戳和当前时间戳。然后，我们使用开始事件时间戳减去现在的时间戳，从而得到距离事件开始的时间差。

与 DatetimeIndex 一样，在 Pandas DataFrame 中使用 Timedelta 数据类型也很容易。例如，假设您有一个时间戳数据列，您希望添加一个新的数据列，表示该时间戳与先前时间戳之间的时间差。您可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd

date_strings = ['01-01-2019 09:00:00', '01-01-2019 09:30:00', '01-01-2019 10:00:00', '01-01-2019 10:30:00']
dates = pd.to_datetime(date_strings)

df = pd.DataFrame({'time': dates})
df['time_diff'] = df['time'] - df['time'].shift(1)

print(df)

此代码将打印以下输出：

                 time time_diff
0 2019-01-01 09:00:00       NaT
1 2019-01-01 09:30:00  00:30:00
2 2019-01-01 10:00:00  00:30:00
3 2019-01-01 10:30:00  00:30:00

在这个示例中，我们使用 Pandas DataFrame 创建函数，可以使用 Pandas Timestamp 创建时间戳并使用 pandas.to_datetime() 方法将字符串时间戳转换为 Pandas DatetimeIndex。然后，我们使用 .shift() 方法将时间戳向前位移一位，并使用逐个元素减法计算时间差，将其作为数据框的新列添加到数据框中。

结论

在本文中，我们介绍了 Pandas DataFrame 中的两个时间相关的数据类型 - DatetimeIndex 和 Timedelta。我们讨论了如何创建和使用这些数据类型，以及在 Pandas DataFrame 中进行各种时间操作的基本方法。DatatimeIndex 和 Timedelta 是处理时间相关数据的强大工具，能够大大简化您的数据处理和分析工作！