时间之间的熊猫索引 - Python

在Python中，熊猫(Pandas)库是非常流行的用于数据处理和分析的库。时间索引是熊猫库中最常用的功能之一，它允许我们按照时间排序和过滤数据。在本文中，我们将介绍如何使用熊猫库中的时间索引，包括创建时间索引，按照时间排序和筛选数据。

创建时间索引

我们可以使用 pd.to_datetime() 函数将字符串格式的时间数据转换为时间索引，如下所示：

import pandas as pd

dates = ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']
data = [1, 2, 3]

df = pd.DataFrame({'date': dates, 'data': data})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date')
print(df)

输出结果为：

            data
date            
2021-01-01     1
2021-01-02     2
2021-01-03     3

我们可以看到，时间索引已经被创建并设置为数据框的索引。

按照时间排序

一旦我们创建了时间索引，就可以按照时间进行排序。我们可以使用 sort_index() 函数将数据框按照时间索引排序，如下所示：

df = df.sort_index()
print(df)

输出结果为：

            data
date            
2021-01-01     1
2021-01-02     2
2021-01-03     3

我们可以看到，数据框已经按照时间索引排序。

筛选数据

使用时间索引可以方便地筛选时间范围内的数据。例如，我们可以使用 loc[] 函数选择特定时间范围内的数据，如下所示：

df = df.loc['2021-01-01':'2021-01-02']
print(df)

输出结果为：

            data
date            
2021-01-01     1
2021-01-02     2

我们可以看到，只有时间范围内的数据被选中了。

除了使用 loc[] 函数，我们还可以使用 resample() 函数对时间序列进行聚合，如下所示：

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2021-01-01', periods=6), 
                   'data': np.random.randn(6)})
df = df.set_index('date')
df = df.resample('D').sum()
print(df)

输出结果为：

                data
date                
2021-01-01 -0.107768
2021-01-02 -1.873299
2021-01-03  0.612014
2021-01-04  1.491845
2021-01-05 -0.388988
2021-01-06 -0.574979

我们可以看到，数据被按照天的形式聚合了起来。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用熊猫库中的时间索引。我们学习了如何创建时间索引，按照时间排序和筛选数据。这些功能使我们可以更方便地处理和分析时间序列数据。