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Python数据分析入门(十三):时间序列

时间序列(time series)数据是一种重要的结构化数据形式,。在多个时间点观察或测量到的任何时间都可以形成一段时间序列。很多时间, 时间序列是固定频率的, 也就是说, 数据点是根据某种规律定期出现的(比如每15秒。。。。)。时间序列也可以是不定期的。时间序列数据的意义取决于具体的应用场景。主要由以下几种:

  • 时间戳(timestamp),特定的时刻。
  • 固定时期(period),如2007年1月或2010年全年。
  • 时间间隔(interval),由起始和结束时间戳表示。时期(period)可以被看做间隔(interval)的特例。

1. 时间和日期数据类型及其工具:

Python标准库包含用于日期(date)和时间(time)数据的数据类型,而且还有日历方面的功能。我们主要会用到datetime、time以及calendar模块。datetime.datetime(也可以简写为datetime)是用得最多的数据类型:

In [10]: from datetime import datetime

In [11]: now = datetime.now()

In [12]: now
Out[
12]: datetime.datetime(2017, 9, 25, 14, 5, 52, 72973)

In [13]: now.year, now.month, now.day
Out[
13]: (2017, 9, 25)

来源:https://www.cnblogs.com/qshhl/p/14638735.html
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