因为我们的具体目标是向你展示下面这些:
1、创建一个日期范围
2、处理时间戳数据
3、将字符串数据转换为时间戳
4、数据帧中索引和切片时间序列数据
5、重新采样不同时间段的时间序列汇总/汇总统计数据
6...如果想要处理已有的实际数据，可以从使用pandas read_csv将文件读入数据帧开始，但是我们将从处理生成的数据开始。..., 1, 0, 0),
datetime.datetime(2018, 6, 2, 0, 0),
datetime.datetime(2018, 6, 3, 0, 0)]
}
如果我们把它放入一个数据帧中...04':'2018-01-06']
}
我们已经填充的基本数据帧为我们提供了每小时频率的数据，但是我们可以以不同的频率对数据重新采样，并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。...让我们在原始df中创建一个新列，该列计算3个窗口期间的滚动和，然后查看数据帧的顶部：
df['rolling_sum'] = df.rolling(3).sum()
df.head(10)
}
我们可以看到
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
