这篇文章主要介绍pandas怎样处理python3中的时间，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
专注于为中小企业提供
成都做网站、网站设计服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业
船山免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了1000+企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。
pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳（时间点）（通常以python字符串或datetime对象表示）为索引的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不同索引的时间序列之间的算术运算会自动按日期对齐
ts[::2]#从前往后每隔两个取数据
2017-06-20 0.788811
2017-06-22 0.009967
2017-06-24 0.981214
2017-06-26 -0.127258
dtype: float64
ts[::-2]#从后往前逆序每隔两个取数据
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]#自动数据对齐
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
以上是pandas怎样处理python3中的时间的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
名称栏目：pandas怎样处理python3中的时间-创新互联
URL地址：
http://cdkjz.cn/article/dipcce.html
