Pandas时间序列处理 Pandas中时间序列的处理大全

一、时间序列数据的生成

pd.date_ranges生成时间序列

• time格式：年月日分隔符号可以是"-"，"/"，空格这三种格式(年月日、日月年、月日年都可以)；时分秒只能用":"分隔，顺序只能是时分秒。
• start：起始时间（time）
• end：终止时间（time）
• periods：期数（int），使用时只能出现start或者end，两者不能同时出现
• freq：频率(numY,num年；numM,num月；numD,num日），详细参数见下表
  

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame( data=np.random.randint(1,20,10),
                  index=pd.date_range(start="20/01/2021",periods=10,freq="M"),) 
print(df)

             0
2021-01-31   1
2021-02-28   6
2021-03-31  12
2021-04-30   5
2021-05-31   7
2021-06-30   4
2021-07-31   9
2021-08-31   7
2021-09-30  18
2021-10-31  10

             0
count  10.00000
mean    7.90000
std     4.72464
min     1.00000
25%     5.25000
50%     7.00000
75%     9.75000
max    18.00000

二、Pandas设置索引

创建时添加索引

pd.DataFrame(...,index=[],...)

df.set_index使用现有列设置索引

• keys：列名，多个列用[name1,name2]
• drop：设置升序(True)、降序(False)
• inplace：替换原变量(True)，不替换(False)
  

df.set_index(["X"],inplace=True)
df.set_index(["X","Y"],inplace=True)

df.reset_index可以还原索引

df.reset_index("X")

三、 时间序列数据的截取

df.truncate过滤数据

• before：过滤之前的数据(time)
• after：过滤之后的数据(time)
• axis：列(columns)，行(index)
  

df.truncate(before="2021-5",after="2021-9")

           0
2021-05-31  7
2021-06-30  4
2021-07-31  9
2021-08-31  7

df.loc索引过滤

df.loc["2021-5":]

             0
2021-05-31   7
2021-06-30   4
2021-07-31   9
2021-08-31   7
2021-09-30  18
2021-10-31  10

四、Pandas重复值处理

4.1 查询是否有重复值

duplicated()方法判断

# 判断dataframe数据整行是否重复
df.duplicated()
# dataframe数据某列是否重复
df.columns_name.duplicated()
# 判断dataframe数据多列数据是否重复(多列组合查)
df.duplicated(subset = ['n1','n2'])

groupby().count()

df.groupby('columns').count()>1

4.2 去除重复值

drop_duplicats参数说明：

• 参数subset：用来指定特定的列，默认所有列
• 参数keep：first和last表示是选择最前一项还是最后一项保留，默认first
• 参数inplace：是直接在原来数据上修改还是保留一个副本，默认为False
  

df.drop_duplicats(subset=['name1','name2'],keep='last',inplace=True)

按照index索引去重

df.index.duplicated(keep='last')

五、Pandas缺失值处理

5.1 缺失值查询

df.info查询各列的信息

df.info()

# res
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 10 entries, 19 to 14
Data columns (total 2 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
 0   Y       10 non-null     int32
 1   Z       10 non-null     int32
dtypes: int32(2)
memory usage: 160.0 bytes

df.isnull判断是否是空值

df.isnull().any() # 筛选出缺失值的列
df.isna().any() # 筛选出缺失值的列

df.empty判断是否有空值

df.empty

5.2 缺失值填充

ffill 空值取前面的值

df.ffill()

bfill 空值取后面的值

df.bfill()

fillna 指定值填充

df.fillna(1)
df.fillna({'A': 0, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 3}) # 指定列填充

interpolate 插值

• df.interpolate(method=‘linear', axis=0, limit=None, inplace=False, limit_direction=‘forward', limit_area=None, downcast=None, **kwargs)
• method参数解释
  • linear：忽略索引，线性等距插值
  • time：在以天或者更高频率的数据上插入给定的时间间隔长度数据
  • index, values：使用索引的实际数值
  • pad：使用现有值填写NaN
  • nearest, zero, slinear, quadratic, cubic, spline, barycentric, polynomial：传递给scipy.interpolate.interp1d。这些方法使用索引的数值。polynomial和spline都要求您还指定一个顺序（int），例如 ，df.interpolate(method=‘polynomial', order=5)
  • krogh，piecewise_polynomial，spline，pchip，akima：包括类似名称的SciPy插值方法。
  • from_derivatives：指 scipy.interpolate.BPoly.from_derivatives，它替换了scipy 0.18中的'piecewise_polynomial'插值方法
• axis ： {0或'index'，1或'columns'，None}，默认为None；沿轴进行interpolate。
• limit： int；要填充的连续NaN的最大数量。必须大于0
• inplace ： bool，默认为False；如果可以，更新现有数据
• limit_direction ： {‘forward'，‘backward'，‘both'}，默认为'forward'；如果指定了限制，则将沿该方向填充连续的NaN
• limit_area ： {None, ‘inside', ‘outside'}, 默认为None；如果指定了限制，则连续的NaN将填充此限制。
• None：无填充限制
• inside：仅填充有效值包围的NaN
• outside: 仅在有效值之外填充NaN
  

dff.interpolate(method='polynomial',order=2)

删除缺失值

df.dropna(how='any')

六、pandas统计计算方法

df.describe()

七、Pandas数据重采样

重采样就是基于时间数据由一个频率转换到另一个频率的方法，分为降采样和升采样。

降采样：高频率===>低频率，如频率日变为月，需要指定统计函数如sum

df.resample("M").mean()

升采样：低频率===>高频率，如频率月变为日，需要进行缺失值填充

df.resample("D").asfreq().fillna(1)

总结