《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》—2.4.4 时间序列

2.4.4  时间序列

　　Pandas提供了强大的时间序列处理功能，我们可以创建以时间序列为索引的数据集。比如，以2000年1月1日作为起始日期，创建366条记录数据：

　　[IN]:

　　n_items = 366

　　ts = pd.Series(np.random.randn(n_items), index=pd.date_range(

　　  '20000101', periods=n_items))

　　print(ts.shape)

　　ts.head(5)

　　[OUT]:

　　(366,)

　　Out[35]:

　　2000-01-01   -0.217326

　　2000-01-02    1.848070

　　2000-01-03    0.056948

　　2000-01-04   -0.075779

　　2000-01-05   -0.135918

　　Freq: D, dtype: float64

　　我们可以对这些数据按照月份聚合：

　　[IN]: ts.resample("1m").sum()

　　[OUT]:

　　2000-01-31    -4.777812

　　2000-02-29    -0.042346

　　2000-03-31    -6.610695

　　2000-04-30    11.046234

　　2000-05-31    -0.826357

　　2000-06-30   -10.103365

　　2000-07-31    -6.783077

　　2000-08-31     8.397547

　　2000-09-30    -0.462282

　　2000-10-31    -9.748931

　　2000-11-30    -2.069168

　　2000-12-31     3.206750

　　Freq: M, dtype: float64