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Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

类型 描述 例子 日期（瞬时） 一年中的某一天 2019年9月30日，2019年9月30日 时间（瞬时） 时间上的单个点 6小时，6.5分钟，6.09秒，6毫秒 日期时间（瞬时） 日期和时间的组合 2019...Series.dt.is_year_end 表示日期是否为年的最后一天。 Series.dt.is_leap_year 表示日期是否为闰年。...周期 print(df.dt.quarter) print(df.dt.day_name()) DatetimeIndex包括与dt访问器大部分相同的属性和方法。...pandas.date_range 是一个函数，允许我们创建一系列均匀间隔的日期。...趋势可以是确定性的，是时间的函数，也可以是随机的。 季节性 季节性指的是一年内在固定时间间隔内观察到的明显重复模式，包括峰值和低谷。

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特征工程|时间特征构造以及时间序列特征构造

； 星期几； 一年中的第几天； 一年中的第几个周； 一天中哪个时间段：凌晨、早晨、上午、中午、下午、傍晚、晚上、深夜； 一年中的哪个季度； 程序实现 import pandas as pd # 构造时间数据...x: x.dayofweek) # 一年中的第几天 df['一年中的第几天']=df['时间'].apply(lambda x: x.dayofyear) # 一年中的第几周 df['一年中的第几周...Timestamp格式 df['时间'] = df['时间'].apply(lambda x: pd.Timestamp(x)) # 是否闰年 df['是否闰年'] = df['时间'].apply(...1）首日聚合特征 例如：注册首日投资总金额、注册首日页面访问时长、注册首日总点击次数等； 2）最近时间聚合特征 例如：最近N天APP登录天数、最近一个月的购买金额、最近购物至今天数等； 3）区间内的聚合特征...例如：2018年至2019年的总购买金额、每天下午的平均客流量、在某公司工作期间加班的天数等； 0x03 时间序列特征构造 时间序列不仅包含一维时间变量，还有一维其他变量，如股票价格、天气温度、降雨量

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    特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造

    ； 星期几； 一年中的第几天； 一年中的第几个周； 一天中哪个时间段：凌晨、早晨、上午、中午、下午、傍晚、晚上、深夜； 一年中的哪个季度； 程序实现 import pandas as pd # 构造时间数据...x: x.dayofweek) # 一年中的第几天 df['一年中的第几天']=df['时间'].apply(lambda x: x.dayofyear) # 一年中的第几周 df['一年中的第几周...Timestamp格式 df['时间'] = df['时间'].apply(lambda x: pd.Timestamp(x)) # 是否闰年 df['是否闰年'] = df['时间'].apply(...1）首日聚合特征 例如：注册首日投资总金额、注册首日页面访问时长、注册首日总点击次数等； 2）最近时间聚合特征 例如：最近N天APP登录天数、最近一个月的购买金额、最近购物至今天数等； 3）区间内的聚合特征...例如：2018年至2019年的总购买金额、每天下午的平均客流量、在某公司工作期间加班的天数等； 0x03 时间序列特征构造 时间序列不仅包含一维时间变量，还有一维其他变量，如股票价格、天气温度、降雨量

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    特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造

    ； 星期几； 一年中的第几天； 一年中的第几个周； 一天中哪个时间段：凌晨、早晨、上午、中午、下午、傍晚、晚上、深夜； 一年中的哪个季度； 程序实现 import pandas as pd # 构造时间数据...x: x.dayofweek) # 一年中的第几天 df['一年中的第几天']=df['时间'].apply(lambda x: x.dayofyear) # 一年中的第几周 df['一年中的第几周...Timestamp格式 df['时间'] = df['时间'].apply(lambda x: pd.Timestamp(x)) # 是否闰年 df['是否闰年'] = df['时间'].apply(...1）首日聚合特征 例如：注册首日投资总金额、注册首日页面访问时长、注册首日总点击次数等； 2）最近时间聚合特征 例如：最近N天APP登录天数、最近一个月的购买金额、最近购物至今天数等； 3）区间内的聚合特征...例如：2018年至2019年的总购买金额、每天下午的平均客流量、在某公司工作期间加班的天数等； 0x03 时间序列特征构造 时间序列不仅包含一维时间变量，还有一维其他变量，如股票价格、天气温度、降雨量

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    python-for-data-时间序列基础

    Python-for-data-时间序列、频率和移位 本文中主要介绍的是pandas中时间序列基础、日期生成及选择、频率和移位等。 ?...时间序列基础 pandas中的基础时间序列种类是时间戳索引的Series；在pandas的外部则表现为Python字符串或者datatime对象。 时间序列作为S型数据索引（不连续） ?...日期范围、频率和移位 日期范围 两个主要的函数： date_range：生成的是DatetimeIndex格式的日期序列 period_range：生成PeriodIndex的时期日期序列 频率别名和偏置类型...频率和日期偏置 pandas中的频率由基础频率和倍数频率组成。 基础频率通常会有字符串别名 基础频率前面放置一个倍数，形成倍数频率 ? 生成带频率的数据 ?...锚定偏置量 频率描述点的时间并不是均匀分布的，'M’表示月末，'BM’表示月内最后的工作日，取决于当月天数 移位shift Shift用法 ? ?

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    软件测试|数据处理神器pandas教程（八）

    时间序列 顾名思义，时间序列（time series），就是由时间构成的序列，它指的是在一定时间内按照时间顺序测量的某个变量的取值序列，比如一天内的温度会随时间而发生变化，或者股票的价格会随着时间不断的波动...时间序列包含三种应用场景，分别是： 特定的时刻（timestamp），也就是时间戳； 固定的日期（period），比如某年某月某日； 时间间隔（interval），每隔一段时间具有规律性； 在处理时间序列的过程中...Pandas 为解决上述问题提供了一套简单、易用的方法。 在Python中，有内置的datetime模块来获取当前时间，通过datetime.now()即可获取本地当前时间。...还有一个示例 import pandas as pd #传入list，生成Datetimeindex print(pd.to_datetime(['Mar 20, 2023','2023-03-31',...，它与 date_range() 不同，它不包括周六、周日。

    1.3K20

    让你快速了解LocalDate类的基本用法

    在当前的LocalDate上减去一定量的天，星期，月或年 plus，minus 加上或减去一个Duration或Period withDayOfMonth，withDayOfYear，withMonth...，isAfter 将当前的LocalDate与另一个LocalDate进行比较 isLeapYear 如果当前是闰年，则返回true。...我们能使用between()方法比较两个瞬间的差；Period 类表示一段时间的年、月、日，开使用between()方法获取两个日期之间的差作为Period 对象返回；Period 和 Duration...(8)); System.out.println("withDayOfYear修改当年中的天数为第5天 ==> " + today.withDayOfYear(5)); System.out.println...> 2019-01-06 withDayOfMonth修改当前的月份修改为8月份 ==> 2019-08-01 withDayOfYear修改当年中的天数为第5天 ==> 2019-01-05 withYear

    1.5K41

    数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

    对于时间周期，Pandas 提供Period类型。这基于numpy.datetime64编码固定频率的间隔。 相关的索引结构是PeriodIndex。...例如，附带的pandas-datareader包（可通过conda install pandas-datareader安装）知道如何从许多可用来源导入金融数据，包括 Yahoo finance，Google...('% Return on Investment'); 这有助于我们看到谷歌股票的总体趋势：到目前为止，投资谷歌的最有利的时期（回想一下，不出所料）在其 IPO 后不久，以及在 2009 年中期经济衰退期间...例如，以下是 Google 股票价格的一年中心化滚动均值和标准差： rolling = goog.rolling(365, center=True) data = pd.DataFrame({'input...更详细地挖掘这些数据，并检查天气，温度，一年中的时间，以及其他因素对人们通勤模式的影响，将会很有趣；进一步的讨论请参阅我的博客文章“Is Seattle Really Seeing an Uptick

    4.6K20

    Pandas高级教程之:时间处理

    简介 时间应该是在数据处理中经常会用到的一种数据类型，除了Numpy中datetime64 和 timedelta64 这两种数据类型之外，pandas 还整合了其他python库比如scikits.timeseries...时间分类 pandas中有四种时间类型： Date times : 日期和时间，可以带时区。和标准库中的datetime.datetime类似。...我们用一张表来表示： 类型 标量class 数组class pandas数据类型 主要创建方法 Date times Timestamp DatetimeIndex datetime64[ns]ordatetime64...Period 表示的是一个时间跨度,通常和freq一起使用： In [31]: pd.Period("2011-01") Out[31]: Period('2011-01', 'M') In [32...包括 offsets 和 timedelta In [352]: p = pd.Period("2014-07-01 09:00", freq="H") In [353]: p + pd.offsets.Hour

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    Pandas高级教程之:时间处理

    简介 时间应该是在数据处理中经常会用到的一种数据类型，除了Numpy中datetime64 和 timedelta64 这两种数据类型之外，pandas 还整合了其他python库比如scikits.timeseries...时间分类 pandas中有四种时间类型： Date times : 日期和时间，可以带时区。和标准库中的datetime.datetime类似。...我们用一张表来表示： 类型 标量class 数组class pandas数据类型 主要创建方法 Date times Timestamp DatetimeIndex datetime64[ns]ordatetime64...Period 表示的是一个时间跨度,通常和freq一起使用： In [31]: pd.Period("2011-01") Out[31]: Period('2011-01', 'M') In [32...包括 offsets 和 timedelta In [352]: p = pd.Period("2014-07-01 09:00", freq="H") In [353]: p + pd.offsets.Hour

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十一·一）

    另请参阅 表示超出范围的时间跨度 ## 索引 DatetimeIndex的主要用途之一是作为 pandas 对象的索引。...由于部分字符串选择是一种标签切片的形式，端点将被包括在内。...，星期日=6 | | 工作日 | 一周中的日期编号，星期一=0，星期日=6 | | 季度 | 日期的季度：1 月至 3 月=1，4 月至 6 月=2，等等 | | 月份的天数 | 日期时间的月份的天数...） | | is_year_end | 逻辑指示是否年份的最后一天（由频率定义） | | 是否闰年 | 逻辑指示日期是否属于闰年 | 此外，如果您有一个具有日期时间值的`Series`，则可以通过`....： + 当使用`date_range()`时，了解`DatetimeIndex`中的日期时间是如何间隔的 + 一个`Period`或`PeriodIndex`的频率 这些频率字符串映射到一个

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    数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

    库，Pandas在数据科学中十分常用，Pandas的位置如下： Pandas诞生于2008年，它的开发者是Wes McKinney，一个量化金融分析工程师。...第三，会出现时间段（Time spans）的概念，即在8点到10点这个区间都会持续地在上课，在pandas利用Period来表示。...类似的，一系列的时间段就组成了PeriodIndex， 而将它放到Series中后，Series的类型就变为了Period。...同时，pandas中没有为一列时间偏置专门设计存储类型，理由也很简单，因为需求比较奇怪，一般来说我们只需要对一批时间特征做一个统一的特殊日期偏置。...第一类操作的常用属性包括：date, time, year, month, day, hour, minute, second, microsecond, nanosecond, dayofweek,

    6.6K10

    《利用Python进行数据分析·第2版》第11章 时间序列11.1 日期和时间数据类型及工具11.2 时间序列基础11.3 日期的范围、频率以及移动11.4 时区处理时区本地化和转换11.5 时期及其

    时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。...、频率以及移动 pandas中的原生时间序列一般被认为是不规则的，也就是说，它们没有固定的频率。...例如，"M"（日历月末）和"BM"（每月最后一个工作日）就取决于每月的天数，对于后者，还要考虑月末是不是周末。由于没有更好的术语，我将这些称为锚点偏移量（anchored offset）。...]: Period('2012Q4', 'Q-JAN') 在以1月结束的财年中，2012Q4是从11月到1月（将其转换为日型频率就明白了）。...我将它们称为移动窗口函数（moving window function），其中还包括那些窗口不定长的函数（如指数加权移动平均）。跟其他统计函数一样，移动窗口函数也会自动排除缺失值。

    6.6K60

    Pandas处理时间序列数据-入门

    它是pandas库中用于时间序列分析的一个重要组成部分，基于Python的datetime模块但提供了更丰富的功能。.../pandas-docs/stable/reference/api/pandas.date_range.html生成的是DatatimeIndex形式的数据指定开始和截止时间dr1 = pd.date_range...；对于以指定月份结束的年度，每季度最后一个月的最后一个工作日时间标准化有时候生成的数据是包含具体时间信息的开始或结束日期新鲜，可以通过normalize=True参数将其转化成零点的整数据：# 默认非标准化数据.../docs/reference/api/pandas.period_range.html最终生成的是PeriodIndex类型的数据。...[M]')# W-SAT表示周期的频率为每周六（SAT），即每个周期间隔一周，且周期开始于周六pr5 = pd.period_range(start="2020-01-01",freq="W-SAT"

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    Pandas中的10种索引

    作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家一片关于Pandas的基本文章：9种你必须掌握的Pandas索引。...索引在我们的日常生活中其实是很常见的，就像： 一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可； 也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号，很快就能够找到我们想要的书籍...外出吃饭点菜的菜单，从主食类、饮料/汤类、凉菜类等，到具体的菜名等 上面不同的常用都可以看做是一个具体的索引应用。 因此，基于实际需求出发创建的索引对我们的业务工作具有很强的指导意义。...--MORE--> 官网学习地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.html 下面通过实际案例来介绍Pandas中常见的...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： [e6c9d24ely1h0gmuv2wmmj20x60detah.jpg] pandas.Index

    3.6K00

    pands中的日期和时间操作

    pandas中提供了以下4种类型的日期和时间操作方法 ?...DatetimeIndex对象，而date_range函数提供了以起始时间为原点，产生等量偏移的时间序列的方法，其中periods参数指定生成的时间序列的长度，freq参数指定偏移的时间量，该参数有非常多种取值...Time spans Time spans用于生成时间间隔相同的时间序列，基本用法如下 >>> pd.Period('2020-07-01') Period('2020-07-01', 'D') >>...', '2020-07-02', '2020-07-03', '2020-07-04'], dtype='period[D]', freq='D') 第一种用法同时指定起始和终止的时间点，用freq参数指定时间间隔...Date offsets Date offsets的作用和Time delta类似，只不过一个是时间的间隔，一个是日期的间隔，基本方法如下 >>> pd.DateOffset(1) <DateOffset

    2.1K20
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