pandas时序数据
前言 在数据分析中，时序数据是一类非常重要的数据。事物的发展总是伴随着时间的推移，数据也会在各个时间点上产生。
一、python中的时间表示-datetime模块
python的标准库datetime支持创建和处理时间，pandas的时间时序模块是在datetime的基础上建立的。
1.换取当前时间
其中now的全貌如下，是一个datetime对象：
datetime.datetime对象常用的方法：
(1) strftime(): 对datetime对象的格式进行转换。使用含%的占位符书写目标格式，如：
各占位符的含义如下
2.指定时间
向datetime.datetime()中传入对应的参数，默认按照单位从大到小指定
也可以通过参数指定，其中year、monnth、day三个参数必须指定
3.运算
(1) datetime.datetime对象之间支持减法运算，得到的是一个datetime.timedelta对象
二、 pandas处理时序序列
1.pd.timestamp()
pd.timestamp()是pandas定义事时间的主要函数, 支持更丰富的定义时间的构造方法
（1） 根据datetime.datetime对象
(2) 根据字符串
(3) 更具指定的参数
(4) 根据时间戳
2.pd.timedelta()
pd.timedelta()用于创建时间差对象，也具有与pd.timestamp()类似的构造方法。
(1) 根据字符串创建
(2) 指定参数创建
3.运算
4.时间索引
数据表中长常使用时间作为索引，pandas支持创建长时间序列
(1) pd.to_datetime()
pd.to_datetime()支持将时间对象和类时间字符串转化为datetimeindex对象。
(2) pd.date_range()
pd.date_range()可以给定开始时间或者结束时间，并且指定周期数据，周期频率，会自动生成在此范围的时间索引数据：
如果要跳过休息日可以使用pd.bdate_range()函数
总结
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