本篇内容主要讲解“怎么理解Pandas时间序列”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么理解Pandas时间序列”吧!

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依托 NumPy 的 datetime64、timedelta64 等数据类型，pandas 可以处理各种时间序列数据，还能调用 scikits.timeseries 等 Python 支持库的时间序列功能。

Pandas 支持以下操作：

解析时间格式字符串、np.datetime64、datetime.datetime 等多种时间序列数据。

In [1]: import datetime

In [2]: dti = pd.to_datetime(['1/1/2018', np.datetime64('2018-01-01'),
   ...:                       datetime.datetime(2018, 1, 1)])
   ...: 

In [3]: dti
Out[3]: DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-01', '2018-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

生成 DatetimeIndex、TimedeltaIndex、PeriodIndex 等定频日期与时间段序列。

In [4]: dti = pd.date_range('2018-01-01', periods=3, freq='H')

In [5]: dti
Out[5]: 
DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-01 01:00:00',
               '2018-01-01 02:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='H')

处理、转换带时区的日期时间数据。

In [6]: dti = dti.tz_localize('UTC')

In [7]: dti
Out[7]: 
DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00+00:00', '2018-01-01 01:00:00+00:00',
               '2018-01-01 02:00:00+00:00'],
              dtype='datetime64[ns, UTC]', freq='H')

In [8]: dti.tz_convert('US/Pacific')
Out[8]: 
DatetimeIndex(['2017-12-31 16:00:00-08:00', '2017-12-31 17:00:00-08:00',
               '2017-12-31 18:00:00-08:00'],
              dtype='datetime64[ns, US/Pacific]', freq='H')

按指定频率重采样，并转换为时间序列。

In [9]: idx = pd.date_range('2018-01-01', periods=5, freq='H')

In [10]: ts = pd.Series(range(len(idx)), index=idx)

In [11]: ts
Out[11]: 
2018-01-01 00:00:00    0
2018-01-01 01:00:00    1
2018-01-01 02:00:00    2
2018-01-01 03:00:00    3
2018-01-01 04:00:00    4
Freq: H, dtype: int64

In [12]: ts.resample('2H').mean()
Out[12]: 
2018-01-01 00:00:00    0.5
2018-01-01 02:00:00    2.5
2018-01-01 04:00:00    4.0
Freq: 2H, dtype: float64

用绝对或相对时间差计算日期与时间。

In [13]: friday = pd.Timestamp('2018-01-05')

In [14]: friday.day_name()
Out[14]: 'Friday'

# 添加 1 个日历日
In [15]: saturday = friday + pd.Timedelta('1 day')

In [16]: saturday.day_name()
Out[16]: 'Saturday'

# 添加 1 个工作日，从星期五跳到星期一
In [17]: monday = friday + pd.offsets.BDay()

In [18]: monday.day_name()
Out[18]: 'Monday'

Pandas 提供了一组精悍、实用的工具集以完成上述操作。

时间序列纵览

Pandas 支持 4 种常见时间概念：

1. 日期时间（Datetime）：带时区的日期时间，类似于标准库的datetime.datetime 。

2. 时间差（Timedelta）：绝对时间周期，类似于标准库的datetime.timedelta。

3. 时间段（Timespan）：在某一时点以指定频率定义的时间跨度。

4. 日期偏移（Dateoffset）：与日历运算对应的时间段，类似 dateutil 的dateutil.relativedelta.relativedelta。

一般情况下，时间序列主要是 Series 或 DataFrame 的时间型索引，可以用时间元素进行操控。

In [19]: pd.Series(range(3), index=pd.date_range('2000', freq='D', periods=3))
Out[19]: 
2000-01-01    0
2000-01-02    1
2000-01-03    2
Freq: D, dtype: int64

当然，Series 与 DataFrame 也可以直接把时间序列当成数据。

In [20]: pd.Series(pd.date_range('2000', freq='D', periods=3))
Out[20]: 
0   2000-01-01
1   2000-01-02
2   2000-01-03
dtype: datetime64[ns]

Series 与 DataFrame 提供了 datetime、timedelta 、Period 扩展类型与专有用法，不过，Dateoffset 则保存为 object。

In [21]: pd.Series(pd.period_range('1/1/2011', freq='M', periods=3))
Out[21]: 
0    2011-01
1    2011-02
2    2011-03
dtype: period[M]

In [22]: pd.Series([pd.DateOffset(1), pd.DateOffset(2)])
Out[22]: 
0         
1    <2 * DateOffsets>
dtype: object

In [23]: pd.Series(pd.date_range('1/1/2011', freq='M', periods=3))
Out[23]: 
0   2011-01-31
1   2011-02-28
2   2011-03-31
dtype: datetime64[ns]

Pandas 用 NaT 表示日期时间、时间差及时间段的空值，代表了缺失日期或空日期的值，类似于浮点数的 np.nan。

In [24]: pd.Timestamp(pd.NaT)
Out[24]: NaT

In [25]: pd.Timedelta(pd.NaT)
Out[25]: NaT

In [26]: pd.Period(pd.NaT)
Out[26]: NaT

# 与 np.nan 一样，pd.NaT 不等于 pd.NaT 
In [27]: pd.NaT == pd.NaT
Out[27]: False

时间戳 vs. 时间段

时间戳是最基本的时间序列数据，用于把数值与时点关联在一起。Pandas 对象通过时间戳调用时点数据。

In [28]: pd.Timestamp(datetime.datetime(2012, 5, 1))
Out[28]: Timestamp('2012-05-01 00:00:00')

In [29]: pd.Timestamp('2012-05-01')
Out[29]: Timestamp('2012-05-01 00:00:00')

In [30]: pd.Timestamp(2012, 5, 1)
Out[30]: Timestamp('2012-05-01 00:00:00')

不过，大多数情况下，用时间段改变变量更自然。Period 表示的时间段更直观，还可以用日期时间格式的字符串进行推断。

示例如下：

In [31]: pd.Period('2011-01')
Out[31]: Period('2011-01', 'M')

In [32]: pd.Period('2012-05', freq='D')
Out[32]: Period('2012-05-01', 'D')

Timestamp 与 Period 可以用作索引。作为索引的 Timestamp 与 Period 列表则被强制转换为对应的 DatetimeIndex 与 PeriodIndex。

In [33]: dates = [pd.Timestamp('2012-05-01'),
   ....:          pd.Timestamp('2012-05-02'),
   ....:          pd.Timestamp('2012-05-03')]
   ....: 

In [34]: ts = pd.Series(np.random.randn(3), dates)

In [35]: type(ts.index)
Out[35]: pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex

In [36]: ts.index
Out[36]: DatetimeIndex(['2012-05-01', '2012-05-02', '2012-05-03'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

In [37]: ts
Out[37]: 
2012-05-01    0.469112
2012-05-02   -0.282863
2012-05-03   -1.509059
dtype: float64

In [38]: periods = [pd.Period('2012-01'), pd.Period('2012-02'), pd.Period('2012-03')]

In [39]: ts = pd.Series(np.random.randn(3), periods)

In [40]: type(ts.index)
Out[40]: pandas.core.indexes.period.PeriodIndex

In [41]: ts.index
Out[41]: PeriodIndex(['2012-01', '2012-02', '2012-03'], dtype='period[M]', freq='M')

In [42]: ts
Out[42]: 
2012-01   -1.135632
2012-02    1.212112
2012-03   -0.173215
Freq: M, dtype: float64

Pandas 可以识别这两种表现形式，并在两者之间进行转化。Pandas 后台用Timestamp 实例代表时间戳，用 DatetimeIndex 实例代表时间戳序列。pandas 用 Period 对象表示符合规律的时间段标量值，用 PeriodIndex 表示时间段序列。未来版本将支持用任意起止时间实现不规律时间间隔。

转换时间戳

to_datetime 函数用于转换字符串、纪元式及混合的日期 Series 或日期列表。转换的是 Series 时，返回的是具有相同的索引的 Series，日期时间列表则会被转换为 DatetimeIndex：

In [43]: pd.to_datetime(pd.Series(['Jul 31, 2009', '2010-01-10', None]))
Out[43]: 
0   2009-07-31
1   2010-01-10
2          NaT
dtype: datetime64[ns]

In [44]: pd.to_datetime(['2005/11/23', '2010.12.31'])
Out[44]: DatetimeIndex(['2005-11-23', '2010-12-31'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

解析欧式日期（日-月-年），要用 dayfirst 关键字参数：

In [45]: pd.to_datetime(['04-01-2012 10:00'], dayfirst=True)
Out[45]: DatetimeIndex(['2012-01-04 10:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

In [46]: pd.to_datetime(['14-01-2012', '01-14-2012'], dayfirst=True)
Out[46]: DatetimeIndex(['2012-01-14', '2012-01-14'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

警告：从上例可以看出，dayfirst 并没有那么严苛，如果不能把第一个数解析为日，就会以 dayfirst 为 False 进行解析。

to_datetime 转换单个字符串时，返回的是单个 Timestamp。Timestamp 仅支持字符串输入，不支持 dayfirst、format 等字符串解析选项，如果要使用这些选项，就要用 to_datetime。

In [47]: pd.to_datetime('2010/11/12')
Out[47]: Timestamp('2010-11-12 00:00:00')

In [48]: pd.Timestamp('2010/11/12')
Out[48]: Timestamp('2010-11-12 00:00:00')

Pandas 还支持直接使用 DatetimeIndex 构建器：

In [49]: pd.DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-03', '2018-01-05'])
Out[49]: DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-03', '2018-01-05'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

创建 DatetimeIndex 时，传递字符串 infer 即可推断索引的频率。

In [50]: pd.DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-03', '2018-01-05'], freq='infer')
Out[50]: DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-03', '2018-01-05'], dtype='datetime64[ns]', freq='2D')

提供格式参数

要实现精准转换，除了传递 datetime 字符串，还要指定 format 参数，指定此参数还可以加速转换速度。

In [51]: pd.to_datetime('2010/11/12', format='%Y/%m/%d')
Out[51]: Timestamp('2010-11-12 00:00:00')

In [52]: pd.to_datetime('12-11-2010 00:00', format='%d-%m-%Y %H:%M')
Out[52]: Timestamp('2010-11-12 00:00:00')

要了解更多 format 选项，请参阅 Python 日期时间文档。

用多列组合日期时间

0.18.1 版新增。

Pandas 还可以把 DataFrame 里的整数或字符串列组合成 Timestamp Series。

In [53]: df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
   ....:                    'month': [2, 3],
   ....:                    'day': [4, 5],
   ....:                    'hour': [2, 3]})
   ....: 

In [54]: pd.to_datetime(df)
Out[54]: 
0   2015-02-04 02:00:00
1   2016-03-05 03:00:00
dtype: datetime64[ns]

只传递组合所需的列也可以。

In [55]: pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']])
Out[55]: 
0   2015-02-04
1   2016-03-05
dtype: datetime64[ns]

pd.to_datetime 查找列名里日期时间组件的标准名称，包括：

• 必填：year、month、day

• 可选：hour、minute、second、millisecond、microsecond、nanosecond

无效数据

不可解析时，默认值 errors='raise' 会触发错误：

In [2]: pd.to_datetime(['2009/07/31', 'asd'], errors='raise')
ValueError: Unknown string format

errors='ignore' 返回原始输入：

In [56]: pd.to_datetime(['2009/07/31', 'asd'], errors='ignore')
Out[56]: Index(['2009/07/31', 'asd'], dtype='object')

errors='coerce' 把无法解析的数据转换为 NaT，即不是时间（Not a Time）：

In [57]: pd.to_datetime(['2009/07/31', 'asd'], errors='coerce')
Out[57]: DatetimeIndex(['2009-07-31', 'NaT'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

纪元时间戳

pandas 支持把整数或浮点数纪元时间转换为 Timestamp 与 DatetimeIndex。鉴于 Timestamp 对象内部存储方式，这种转换的默认单位是纳秒。不过，一般都会用指定其它时间单位 unit 来存储纪元数据，纪元时间从 origin 参数指定的时点开始计算。

In [58]: pd.to_datetime([1349720105, 1349806505, 1349892905,
   ....:                 1349979305, 1350065705], unit='s')
   ....: 
Out[58]: 
DatetimeIndex(['2012-10-08 18:15:05', '2012-10-09 18:15:05',
               '2012-10-10 18:15:05', '2012-10-11 18:15:05',
               '2012-10-12 18:15:05'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

In [59]: pd.to_datetime([1349720105100, 1349720105200, 1349720105300,
   ....:                 1349720105400, 1349720105500], unit='ms')
   ....: 
Out[59]: 
DatetimeIndex(['2012-10-08 18:15:05.100000', '2012-10-08 18:15:05.200000',
               '2012-10-08 18:15:05.300000', '2012-10-08 18:15:05.400000',
               '2012-10-08 18:15:05.500000'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

用带 tz 参数的纪元时间戳创建 Timestamp 或 DatetimeIndex 时，要先把纪元时间戳转化为 UTC，然后再把结果转换为指定时区。不过这种操作方式现在已经废弃了，对于其它时区 Wall Time 里的纪元时间戳，建议先把纪元时间戳转换为无时区时间戳，然后再把时区本地化。

In [60]: pd.Timestamp(1262347200000000000).tz_localize('US/Pacific')
Out[60]: Timestamp('2010-01-01 12:00:00-0800', tz='US/Pacific')

In [61]: pd.DatetimeIndex([1262347200000000000]).tz_localize('US/Pacific')
Out[61]: DatetimeIndex(['2010-01-01 12:00:00-08:00'], dtype='datetime64[ns, US/Pacific]', freq=None)

注意：纪元时间取整到最近的纳秒。

警告:Python 浮点数只精确到 15 位小数，因此，转换浮点纪元时间可能会导致不精准或失控的结果。转换过程中，免不了会对高精度 Timestamp 取整，只有用 int64 等定宽类型才有可能实现极其精准的效果。

In [62]: pd.to_datetime([1490195805.433, 1490195805.433502912], unit='s')
Out[62]: DatetimeIndex(['2017-03-22 15:16:45.433000088', '2017-03-22 >15:16:45.433502913'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
In [63]: pd.to_datetime(1490195805433502912, unit='ns')
Out[63]: Timestamp('2017-03-22 15:16:45.433502912')

参阅：应用 origin 参数

把时间戳转换为纪元

反转上述操作，把 Timestamp 转换为 unix 纪元：

In [64]: stamps = pd.date_range('2012-10-08 18:15:05', periods=4, freq='D')

In [65]: stamps
Out[65]: 
DatetimeIndex(['2012-10-08 18:15:05', '2012-10-09 18:15:05',
               '2012-10-10 18:15:05', '2012-10-11 18:15:05'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

首先与纪元开始时点（1970 年 1 月 1 日午夜，UTC）相减，然后以 1 秒为时间单位（unit='1s'）取底整除。

In [66]: (stamps - pd.Timestamp("1970-01-01")) // pd.Timedelta('1s')
Out[66]: Int64Index([1349720105, 1349806505, 1349892905, 1349979305], dtype='int64')

应用 `origin` 参数

0.20.0 版新增。

origin 参数可以指定 DatetimeIndex 的备选开始时点。例如，把1960-01-01作为开始日期：

In [67]: pd.to_datetime([1, 2, 3], unit='D', origin=pd.Timestamp('1960-01-01'))
Out[67]: DatetimeIndex(['1960-01-02', '1960-01-03', '1960-01-04'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

默认值为 origin='unix'，即 1970-01-01 00:00:00，一般把这个时点称为 unix 纪元 或 POSIX 时间。

In [68]: pd.to_datetime([1, 2, 3], unit='D')
Out[68]: DatetimeIndex(['1970-01-02', '1970-01-03', '1970-01-04'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

生成时间戳范围

DatetimeIndex、Index 构建器可以生成时间戳索引，此处要提供 datetime 对象列表。

In [69]: dates = [datetime.datetime(2012, 5, 1),
   ....:          datetime.datetime(2012, 5, 2),
   ....:          datetime.datetime(2012, 5, 3)]
   ....: 

# 注意频率信息
In [70]: index = pd.DatetimeIndex(dates)

In [71]: index
Out[71]: DatetimeIndex(['2012-05-01', '2012-05-02', '2012-05-03'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

# 自动转换为 DatetimeIndex
In [72]: index = pd.Index(dates)

In [73]: index
Out[73]: DatetimeIndex(['2012-05-01', '2012-05-02', '2012-05-03'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

实际工作中，经常要生成含大量时间戳的超长索引，一个个输入时间戳又枯燥，又低效。如果时间戳是定频的，用 date_range() 与 bdate_range() 函数即可创建DatetimeIndex。date_range 默认的频率是日历日，bdate_range 的默认频率是工作日：

In [74]: start = datetime.datetime(2011, 1, 1)

In [75]: end = datetime.datetime(2012, 1, 1)

In [76]: index = pd.date_range(start, end)

In [77]: index
Out[77]: 
DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04',
               '2011-01-05', '2011-01-06', '2011-01-07', '2011-01-08',
               '2011-01-09', '2011-01-10',
               ...
               '2011-12-23', '2011-12-24', '2011-12-25', '2011-12-26',
               '2011-12-27', '2011-12-28', '2011-12-29', '2011-12-30',
               '2011-12-31', '2012-01-01'],
              dtype='datetime64[ns]', length=366, freq='D')

In [78]: index = pd.bdate_range(start, end)

In [79]: index
Out[79]: 
DatetimeIndex(['2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05', '2011-01-06',
               '2011-01-07', '2011-01-10', '2011-01-11', '2011-01-12',
               '2011-01-13', '2011-01-14',
               ...
               '2011-12-19', '2011-12-20', '2011-12-21', '2011-12-22',
               '2011-12-23', '2011-12-26', '2011-12-27', '2011-12-28',
               '2011-12-29', '2011-12-30'],
              dtype='datetime64[ns]', length=260, freq='B')

date_range、bdate_range 等便捷函数可以调用各种频率别名：

In [80]: pd.date_range(start, periods=1000, freq='M')
Out[80]: 
DatetimeIndex(['2011-01-31', '2011-02-28', '2011-03-31', '2011-04-30',
               '2011-05-31', '2011-06-30', '2011-07-31', '2011-08-31',
               '2011-09-30', '2011-10-31',
               ...
               '2093-07-31', '2093-08-31', '2093-09-30', '2093-10-31',
               '2093-11-30', '2093-12-31', '2094-01-31', '2094-02-28',
               '2094-03-31', '2094-04-30'],
              dtype='datetime64[ns]', length=1000, freq='M')

In [81]: pd.bdate_range(start, periods=250, freq='BQS')
Out[81]: 
DatetimeIndex(['2011-01-03', '2011-04-01', '2011-07-01', '2011-10-03',
               '2012-01-02', '2012-04-02', '2012-07-02', '2012-10-01',
               '2013-01-01', '2013-04-01',
               ...
               '2071-01-01', '2071-04-01', '2071-07-01', '2071-10-01',
               '2072-01-01', '2072-04-01', '2072-07-01', '2072-10-03',
               '2073-01-02', '2073-04-03'],
              dtype='datetime64[ns]', length=250, freq='BQS-JAN')

date_range 与 bdate_range 通过指定 start、end、period 与 freq 等参数，简化了生成日期范围这项工作。开始与结束日期是必填项，因此，不会生成指定范围之外的日期。

In [82]: pd.date_range(start, end, freq='BM')
Out[82]: 
DatetimeIndex(['2011-01-31', '2011-02-28', '2011-03-31', '2011-04-29',
               '2011-05-31', '2011-06-30', '2011-07-29', '2011-08-31',
               '2011-09-30', '2011-10-31', '2011-11-30', '2011-12-30'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='BM')

In [83]: pd.date_range(start, end, freq='W')
Out[83]: 
DatetimeIndex(['2011-01-02', '2011-01-09', '2011-01-16', '2011-01-23',
               '2011-01-30', '2011-02-06', '2011-02-13', '2011-02-20',
               '2011-02-27', '2011-03-06', '2011-03-13', '2011-03-20',
               '2011-03-27', '2011-04-03', '2011-04-10', '2011-04-17',
               '2011-04-24', '2011-05-01', '2011-05-08', '2011-05-15',
               '2011-05-22', '2011-05-29', '2011-06-05', '2011-06-12',
               '2011-06-19', '2011-06-26', '2011-07-03', '2011-07-10',
               '2011-07-17', '2011-07-24', '2011-07-31', '2011-08-07',
               '2011-08-14', '2011-08-21', '2011-08-28', '2011-09-04',
               '2011-09-11', '2011-09-18', '2011-09-25', '2011-10-02',
               '2011-10-09', '2011-10-16', '2011-10-23', '2011-10-30',
               '2011-11-06', '2011-11-13', '2011-11-20', '2011-11-27',
               '2011-12-04', '2011-12-11', '2011-12-18', '2011-12-25',
               '2012-01-01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='W-SUN')

In [84]: pd.bdate_range(end=end, periods=20)
Out[84]: 
DatetimeIndex(['2011-12-05', '2011-12-06', '2011-12-07', '2011-12-08',
               '2011-12-09', '2011-12-12', '2011-12-13', '2011-12-14',
               '2011-12-15', '2011-12-16', '2011-12-19', '2011-12-20',
               '2011-12-21', '2011-12-22', '2011-12-23', '2011-12-26',
               '2011-12-27', '2011-12-28', '2011-12-29', '2011-12-30'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='B')

In [85]: pd.bdate_range(start=start, periods=20)
Out[85]: 
DatetimeIndex(['2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05', '2011-01-06',
               '2011-01-07', '2011-01-10', '2011-01-11', '2011-01-12',
               '2011-01-13', '2011-01-14', '2011-01-17', '2011-01-18',
               '2011-01-19', '2011-01-20', '2011-01-21', '2011-01-24',
               '2011-01-25', '2011-01-26', '2011-01-27', '2011-01-28'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='B')

0.23.0 版新增。

指定 start、end、periods 即可生成从 start 开始至 end 结束的等距日期范围，这个日期范围包含了 start 与 end，生成的 DatetimeIndex 里的元素数量为 periods 的值。

In [86]: pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-05', periods=5)
Out[86]: 
DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04',
               '2018-01-05'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

In [87]: pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-05', periods=10)
Out[87]: 
DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-01 10:40:00',
               '2018-01-01 21:20:00', '2018-01-02 08:00:00',
               '2018-01-02 18:40:00', '2018-01-03 05:20:00',
               '2018-01-03 16:00:00', '2018-01-04 02:40:00',
               '2018-01-04 13:20:00', '2018-01-05 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

自定义频率范围

设定 weekmask 与 holidays 参数，bdate_range 还可以生成自定义频率日期范围。这些参数只用于传递自定义字符串。

In [88]: weekmask = 'Mon Wed Fri'

In [89]: holidays = [datetime.datetime(2011, 1, 5), datetime.datetime(2011, 3, 14)]

In [90]: pd.bdate_range(start, end, freq='C', weekmask=weekmask, holidays=holidays)
Out[90]: 
DatetimeIndex(['2011-01-03', '2011-01-07', '2011-01-10', '2011-01-12',
               '2011-01-14', '2011-01-17', '2011-01-19', '2011-01-21',
               '2011-01-24', '2011-01-26',
               ...
               '2011-12-09', '2011-12-12', '2011-12-14', '2011-12-16',
               '2011-12-19', '2011-12-21', '2011-12-23', '2011-12-26',
               '2011-12-28', '2011-12-30'],
              dtype='datetime64[ns]', length=154, freq='C')

In [91]: pd.bdate_range(start, end, freq='CBMS', weekmask=weekmask)
Out[91]: 
DatetimeIndex(['2011-01-03', '2011-02-02', '2011-03-02', '2011-04-01',
               '2011-05-02', '2011-06-01', '2011-07-01', '2011-08-01',
               '2011-09-02', '2011-10-03', '2011-11-02', '2011-12-02'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='CBMS')

时间戳的界限

Pandas 时间戳的最低单位为纳秒，64 位整数显示的时间跨度约为 584 年，这就是Timestamp 的界限：

In [92]: pd.Timestamp.min
Out[92]: Timestamp('1677-09-21 00:12:43.145225')

In [93]: pd.Timestamp.max
Out[93]: Timestamp('2262-04-11 23:47:16.85477580

到此，相信大家对“怎么理解Pandas时间序列”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

新闻名称：怎么理解Pandas时间序列
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