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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：pandas如何處理python3中的時(shí)間？
說起pandas這個(gè)單詞，小編剛開始看到的時(shí)候還在猜測它的用法，因?yàn)槲覀兌贾纏anda是熊貓的意思，加了s之后難道是一群熊貓嗎？事實(shí)并不是如此，不過它的用法也跟熊貓一樣可以，在處理時(shí)間上面可以進(jìn)行各種操作，像熊貓是一個(gè)不可多得的寶貝。接下來我們就來看看pandas吧。
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pandas最基本的時(shí)間序列類型就是以時(shí)間戳（時(shí)間點(diǎn)）（通常以python字符串或datetime對(duì)象表示）為索引的Series：
dates = ['2017-06-20','2017-06-21',\ '2017-06-22','2017-06-23','2017-06-24','2017-06-25','2017-06-26','2017-06-27'] import numpy as np ts = pd.Series(np.random.randn(8),index = pd.to_datetime(dates)) ts 2017-06-20 0.788811 2017-06-21 0.372555 2017-06-22 0.009967 2017-06-23 -1.024626 2017-06-24 0.981214 2017-06-25 0.314127 2017-06-26 -0.127258 2017-06-27 1.919773 dtype: float64 ts.index DatetimeIndex(['2017-06-20', '2017-06-21', '2017-06-22', '2017-06-23', '2017-06-24', '2017-06-25', '2017-06-26', '2017-06-27'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
pandas不同索引的時(shí)間序列之間的算術(shù)運(yùn)算會(huì)自動(dòng)按日期對(duì)齊
ts[::2]#從前往后每隔兩個(gè)取數(shù)據(jù) 2017-06-20 0.788811 2017-06-22 0.009967 2017-06-24 0.981214 2017-06-26 -0.127258 dtype: float64 ts[::-2]#從后往前逆序每隔兩個(gè)取數(shù)據(jù) 2017-06-27 1.919773 2017-06-25 0.314127 2017-06-23 -1.024626 2017-06-21 0.372555 dtype: float64 ts + ts[::2]#自動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)齊 2017-06-20 1.577621 2017-06-21 NaN 2017-06-22 0.019935 2017-06-23 NaN 2017-06-24 1.962429 2017-06-25 NaN 2017-06-26 -0.254516 2017-06-27 NaN dtype: float64
以上對(duì)于python3時(shí)間的處理都是一些基礎(chǔ)操作，相信僅是代碼運(yùn)行方面不會(huì)給小伙伴們造成困擾，所以都可以嘗試一下。更多Python學(xué)習(xí)推薦:PyThon學(xué)習(xí)網(wǎng)教學(xué)中心。
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