爬数据的时候，有没有遇见过爬下来的数据日期显示为一大串数字？像上图中的beginbidtime变量，这是时间戳。时间戳是啥？是指格林威治时间自 1970 年 1 月 1 日（00:00:00 GMT）(一般把这个时点称为 unix 纪元或 POSIX 时间)至当前时间的总秒数。时间戳的好处是能够唯一地表示某一刻的时间，但这显然不利于肉眼观察和分析数据，所以下面我们将时间戳转化为常见的时间格式。
时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。
对于时间序列数据，传统的做法是在一个序列或DataFrame的索引中表示时间成分，这样就可以对时间元素执行操作。pandas也可以将时间作为数据
上一篇文章，时间日期处理的入门里面，我们简单介绍了一下载pandas里对时间日期的简单操作。下面将补充一些常用方法。
日常数据处理中，经常需要对一些数据进行类型转化以便于后续的处理，由于自己不太喜欢记住它们，所以每次不记得具体函数方法的时候都是搜索一下，感觉还是有点Fei时间。
与时间相关，自然第一感觉便是转化为datetime格式，这里需要注意：需要首先将两列转化为 str 类型。
因业务需要，每周需要统计每天提交资源数量，但提交时间不定，可能会有某一天或者某几天没有提，那么如何将没有数据的日期也填充进去呢？
官网地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.to_numeric.html
在前面一个章节，我们学习了常用的时间序列的生成方法，这一节，则是非常方便的如何使用xarray进行数据集的时间维度的抽取合并操作。逐步的学习，摸鱼咯大佬的花式索引学会也不是什么难事。
to_datetime 如果传入的是10位时间戳，unit设置为秒，可以转换为datetime
算法：平均预测法是将预期值等同于之前所有观测点的平均值的预测方法，数学方法有算数平均、几何平均、调和平均和平方平均预测法，物理方法有移动平均、加权平均、移动加权平均和中心移动平均预测法。
时间序列数据有许多定义，它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。
本文介绍基于Python语言，读取一个不同的行表示不同的日期的.csv格式文件，将其中缺失的日期数值加以填补；并用0值对这些缺失日期对应的数据加以填充的方法。
在数据处理过程中，难免会遇到日期格式，特别是从外部读取数据到jupyter或其他python编译器中，用于数据处理分析时。若读取excel文档时还能保留原本日期时间格式，但有时却差强人意，读取后为字符串格式，尤其是以csv格式存储的数据。此时就需要用到字符串转日期格式。
在进行宏观数据和中观数据研究分析分的时候，经常会用到同比的概念。宏观数据一般都是月度的，所以一般一二月份由于春节效应，会合起来考虑；但是中观数据的频率有时候会比较高，比如周度或者旬度的数据。
算法：朴素预测法是给定上一个时刻的值来预测下一个时刻的值的方法，是一种“跟踪”算法，适用于稳定性很高的数据集。
我们将使用三个时间序列模型，它们是使用python建立的超级商店数据集(零售行业数据)。我们将使用jupyter notebook 来构建我们的python代码，然后转移到Tableau。
在学习时间序列之前我们需要先了解一下datetime模块的基本使用，datetime模块不是pandas库中所包含的。
dt = datetime.datetime(year=2019,month=11,day=4,hour=10,minute=30)
如果你是一名在电子商务公司工作的数据分析师，从客户数据中挖掘潜在价值，来提高客户留存率很可能就是你的工作任务之一。
在进行金融数据的分析以及量化研究时，总是避免不了和时间序列的数据打交道，常见的时间序列的数据有比方说一天内随着时间变化的温度序列，又或者是交易时间内不断波动的股票价格序列，今天小编就为大家来介绍一下如何用“Pandas”模块来处理时间序列的数据
有时，我们需要调整箱子的开始而不是结束，以便使用给定的freq进行向后重新采样。向后重新采样默认将closed设置为'right'，因为最后一个值应被视为最后一个箱子的边缘点。
算法：Holt-Winters季节性预测模型是一种三次指数平滑预测，除了水平和趋势外，还将指数平滑应用到季节分量上。
Pandas-21.时间 now print(pd.datetime.now()) # 2019-04-03 23:06:58.992842 Timestamp print(pd.Timestamp("2020-1-1")) # 2020-01-01 00:00:00 print(pd.Timestamp(1588686880, unit='s')) # 2020-05-05 13:54:40 date_range print(pd.date_range("12:00", "14:30",freq="30m
上两篇原创的文章，小编主要是讲了数据可视化方面的内容，但是好像看得人不是很多的样子(搞得小编心里拔凉拔凉的....)
注意 取index多级索引：构造的时候是zip对，所以这样取 取column多级索引：构造的时候是第一层和第一层数量一致，取的时候df.iloc[1:]把第一行去掉再去 pd.to_datetime()很重要，可以把str日期转化为datetime 也可以这样取 ix 可以自适应loc iloc 但不建议用 apply 可赋值也可过滤 新增列直接 df['列名'] = data 就可以 删除列 df.remove('列名')，插入用appenf/insert 取列 set_index 这个方法很有用，可将c
传统的时间序列算法很多，例如AR、MA、ARIMA等，对于非专业人员来说显得很难上手。而Prophet相对来说就友好多了，而且预测效果又很不错，所以用它来预测时间序列数据再适合不过了。本文主要参考基于facebook的时间序列预测框架prophet的实战应用[1]。
Pandas 中的 datetime 格式保存并保留格式，主要取决于你使用的文件格式和读取方式。以下是一些常见方法：
当进行数据分析时，我们会遇到很多带有日期、时间格式的数据集，在处理这些数据集时，可能会遇到日期格式不统一的问题，此时就需要对日期时间做统一的格式化处理。比如“Friday, March 24, 2023”可以写成“24/3/23”，或者写成“03-24-2023”。
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03
对于动辄就几十或几百个 G 的数据，在读取这么大数据时，有没有办法随机选取一小部分数据，然后读入内存，快速了解数据和开展 EDA ？
文献：Shami, R. G. . (1998). Exponential Smoothing Methods of Forecasting and General ARMA Time Series Representations. Monash University, Department of Econometrics and Business Statistics.
需求：找到通网后的第一个日志和断网前的最后一个日志，然后提取 date 列的时间做减法，获得本次断网时间，之后用同样的方法统计每次的断网时间，最后计算总的断网次数和断网时间的平均值。
由入院时间减去出生时间计算入院时年龄，遇到报错：OverflowError: Overflow in int64 addition。查看了一下本地的 pandas 版本为 1.3.5 ，如下所示：
三种时间状态：时间戳、时间元组、字符串 四个转换函数：localtime、strftime、strptime、mktime
糖尿病是全球最常见的慢性非传染性疾病之一。流行病学调查显示，我国约11%的成年人患有糖尿病，而在住院患者中这一比例更高。
比如一个数据框中只有借款人的年龄(类似1994年2月8号)，我们想把这一列转换成具体的岁数，放到模型中使用。
此时，虽然达到了群友的要求，但是感觉结果并不太直观。大家可以根据真实的业务场景需要进行一下格式化输出，下面的代码提供大家一种思路。
上面的cumsum函数是逐列进行累加的，如果需要总累加，那么便可以使用apply函数。
我们做模型经常会遇到很多日期的操作，比如我们要把导入的原始数据里的日期做一下预处理，把该转的类型给转了，把该要提取的信息给提取出来。今天，这篇锦囊就是把这些相关日期的操作给罗列了一下，希望大家看了有一定的帮助～
pandas 是做数据分析时的必备库。在数据分析之前，我们往往需要对数据的大小、内容、格式做一定处理，去掉无效值和缺失值，保持结构统一，使其便于之后的分析。这一过程被称作“数据清洗”。
前面我们介绍了如何使用Prophet和LSTM，不知道你们发现了没有，前者似乎太简单了，后者呢好像又很复杂。那有没有什么很好的方法能很好的中和下呢？
理解 pandas 的函数，要对函数式编程有一定的概念和理解。函数式编程，包括函数式编程思维，当然是一个很复杂的话题，但对今天介绍的 apply() 函数，只需要理解：函数作为一个对象，能作为参数传递给其它函数，也能作为函数的返回值。
时间序列数据是一种在一段时间内收集的数据类型，它通常用于金融、经济学和气象学等领域，经常通过分析来了解随着时间的推移的趋势和模式
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