Pandas日期数据处理：如何按日期筛选、显示及统计数据
【摘要】 前言pandas有着强大的日期数据处理功能，本期我们来了解下pandas处理日期数据的一些基本功能，主要包括以下三个方面：按日期筛选数据按日期显示数据按日期统计数据运行环境为 windows系统，64位，python3.5。1 读取并整理数据首先引入pandas库import pandas as pd从csv文件中读取数据df = pd.read_csv('date.csv', header...
前言
pandas有着强大的日期数据处理功能，本期我们来了解下pandas处理日期数据的一些基本功能，主要包括以下三个方面：
按日期筛选数据
按日期显示数据
按日期统计数据
运行环境为 windows系统，64位，python3.5。
1 读取并整理数据
首先引入pandas库
import pandas as pd
从csv文件中读取数据
df = pd.read_csv('date.csv', header=None)print(df.head(2))0 1 0 2013-10-24 3 1 2013-10-25 4
整理数据
df.columns = ['date','number']
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) #将数据类型转换为日期类型
df = df.set_index('date') # 将date设置为index
print(df.head(2))
print(df.tail(2))
print(df.shape)number date 2013-10-24 3 2013-10-25 4 number date 2017-02-14 6 2017-02-22 6 (425, 1)
df的行数一共是425行。
查看Dataframe的数据类型
print(type(df)) print(df.index) print(type(df.index))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> DatetimeIndex(['2013-10-24', '2013-10-25', '2013-10-29', '2013-10-30', '2013-11-04', '2013-11-06', '2013-11-08', '2013-11-12', '2013-11-14', '2013-11-25', ... '2017-01-03', '2017-01-07', '2017-01-14', '2017-01-17', '2017-01-23', '2017-01-25', '2017-01-26', '2017-02-07', '2017-02-14', '2017-02-22'], dtype='datetime64[ns]', name='date', length=425, freq=None) <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
构造Series类型数据
s = pd.Series(df['number'], index=df.index)print(type(s))s.head(2)
<class 'pandas.core.series.Series'> date 2013-10-24 3 2013-10-25 4 Name: number, dtype: int64
2 按日期筛选数据
按年度获取数据
print('---------获取2013年的数据-----------')
print(df['2013'].head(2)) # 获取2013年的数据
print(df['2013'].tail(2)) # 获取2013年的数据---------获取2013年的数据----------- number date 2013-10-24 3 2013-10-25 4 number date 2013-12-27 2 2013-12-30 2
获取2016至2017年的数据
print('---------获取2016至2017年的数据-----------')
print(df['2016':'2017'].head(2)) #获取2016至2017年的数据
print(df['2016':'2017'].tail(2)) #获取2016至2017年的数据---------获取2016至2017年的数据----------- number date 2016-01-04 4 2016-01-07 6 number date 2017-02-14 6 2017-02-22 6
获取某月的数据
print('---------获取某月的数据-----------')print(df['2013-11']) # 获取某月的数据---------获取某月的数据----------- number date 2013-11-04 1 2013-11-06 3 2013-11-08 1 2013-11-12 5 2013-11-14 2 2013-11-25 1 2013-11-29 1
获取具体某天的数据
请注意dataframe类型的数据，获取具体某天的数据时，跟series是有些差异的，详细情况如下述代码所示：
# 按日期筛选数据print('---------获取具体某天的数据-----------')# 获取具体某天的数据
print(s['2013-11-06'])# 获取具体某天的数据，用datafrme直接选取某天时会报错，而series的数据就没有问题#
print(df['2013-11-06'])#可以考虑用区间来获取某天的数据
print(df['2013-11-06':'2013-11-06'])---------获取具体某天的数据----------- 3 number date 2013-11-06 3
dataframe的truncate函数可以获取某个时期之前或之后的数据，或者某个时间区间的数据
但一般建议直接用切片（slice），这样更为直观，方便
# dataframe的truncate函数可以获取某个时期之前或之后的数据，或者某个时间区间的数据
# 但一般建议直接用切片（slice），这样更为直观，方便
print('---------获取某个时期之前或之后的数据-----------')
print('--------after------------')
print(df.truncate(after = '2013-11'))
print('--------before------------')
print(df.truncate(before='2017-02'))---------获取某个时期之前或之后的数据----------- --------after------------ number date 2013-10-24 3 2013-10-25 4 2013-10-29 2 2013-10-30 1 --------before------------ number date 2017-02-07 8 2017-02-14 6 2017-02-22 6
3 按日期显示数据
3.1 to_period()方法
请注意df.index的数据类型是DatetimeIndex；
df_peirod的数据类型是PeriodIndex
按月显示，但不统计
df_period = df.to_period('M') #按月显示，但不统计
print(type(df_period))
print(type(df_period.index))# 请注意df.index的数据类型是
DatetimeIndex；# df_peirod的数据类型是PeriodIndex
print(df_period.head())<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> <class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'> number date 2013-10 3 2013-10 4 2013-10 2 2013-10 1 2013-11 1
按季度显示，但不统计
print(df.to_period('Q').head()) #按季度显示，但不统计number date 2013Q4 3 2013Q4 4 2013Q4 2 2013Q4 1 2013Q4 1
按年度显示，但不统计
print(df.to_period('A').head()) #按年度显示，但不统计number date 2013 3 2013 4 2013 2 2013 1 2013 1
3.2 asfreq()方法
按年度频率显示
df_period.index.asfreq('A') # 'A'默认是'A-DEC',其他如'A-JAN'PeriodIndex(['2013', '2013', '2013', '2013', '2013', '2013', '2013', '2013', '2013', '2013', ... '2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2017'], dtype='period[A-DEC]', name='date', length=425, freq='A-DEC')
df_period.index.asfreq('A-JAN') # 'A'默认是'A-DEC',其他如'A-JAN'PeriodIndex(['2014', '2014', '2014', '2014', '2014', '2014', '2014', '2014', '2014', '2014', ... '2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2017', '2018', '2018', '2018'], dtype='period[A-JAN]', name='date', length=425, freq='A-JAN')
按年度频率在不同情形下的显示，可参考下图所示：
按季度频率显示
df_period.index.asfreq('Q') # 'Q'默认是'Q-DEC',其他如“Q-SEP”，“Q-FEB”PeriodIndex(['2013Q4', '2013Q4', '2013Q4', '2013Q4', '2013Q4', '2013Q4', '2013Q4', '2013Q4', '2013Q4', '2013Q4', ... '2017Q1', '2017Q1', '2017Q1', '2017Q1', '2017Q1', '2017Q1', '2017Q1', '2017Q1', '2017Q1', '2017Q1'], dtype='period[Q-DEC]', name='date', length=425, freq='Q-DEC')
df_period.index.asfreq('Q-SEP')
# 可以显示不同的季度财年，“Q-SEP”，“Q-FEB”
# df_period.index = df_period.index.asfreq('Q-DEC')
# 可以显示不同的季度财年，“Q-SEP”，“Q-FEB”
# print(df_period.head())PeriodIndex(['2014Q1', '2014Q1', '2014Q1', '2014Q1', '2014Q1', '2014Q1', '2014Q1', '2014Q1', '2014Q1', '2014Q1', ... '2017Q2', '2017Q2', '2017Q2', '2017Q2', '2017Q2', '2017Q2', '2017Q2', '2017Q2', '2017Q2', '2017Q2'], dtype='period[Q-SEP]', name='date', length=425, freq='Q-SEP')
按季度频率在不同情形下的显示，可参考下图所示：
按月度频率显示
df_period.index.asfreq('M') # 按月份显示PeriodIndex(['2013-10', '2013-10', '2013-10', '2013-10', '2013-11', '2013-11', '2013-11', '2013-11', '2013-11', '2013-11', ... '2017-01', '2017-01', '2017-01', '2017-01', '2017-01', '2017-01', '2017-01', '2017-02', '2017-02', '2017-02'], dtype='period[M]', name='date', length=425, freq='M')
按工作日显示
method 1
df_period.index.asfreq('B', how='start') # 按工作日期显示PeriodIndex(['2013-10-01', '2013-10-01', '2013-10-01', '2013-10-01', '2013-11-01', '2013-11-01', '2013-11-01', '2013-11-01', '2013-11-01', '2013-11-01', ... '2017-01-02', '2017-01-02', '2017-01-02', '2017-01-02', '2017-01-02', '2017-01-02', '2017-01-02', '2017-02-01', '2017-02-01', '2017-02-01'], dtype='period[B]', name='date', length=425, freq='B')
method 2
df_period.index.asfreq('B', how='end') # 按工作日期显示PeriodIndex(['2013-10-31', '2013-10-31', '2013-10-31', '2013-10-31', '2013-11-29', '2013-11-29', '2013-11-29', '2013-11-29', '2013-11-29', '2013-11-29', ... '2017-01-31', '2017-01-31', '2017-01-31', '2017-01-31', '2017-01-31', '2017-01-31', '2017-01-31', '2017-02-28', '2017-02-28', '2017-02-28'], dtype='period[B]', name='date', length=425, freq='B')
4 按日期统计数据
4.1按日期统计数据
按周统计数据
print(df.resample('w').sum().head())# “w”，weeknumber date 2013-10-27 7.0 2013-11-03 3.0 2013-11-10 5.0 2013-11-17 7.0 2013-11-24 NaN
按月统计数据
print(df.resample('M').sum().head())# "MS"是每个月第一天为开始日期, "M"是每个月最后一天number date 2013-10-31 10 2013-11-30 14 2013-12-31 27 2014-01-31 16 2014-02-28 4
按季度统计数据
print(df.resample('Q').sum().head())# "QS"是每个季度第一天为开始日期, "Q"是每个季度最后一天number date 2013-12-31 51 2014-03-31 73 2014-06-30 96 2014-09-30 136 2014-12-31 148
按年统计数据
print(df.resample('AS').sum())# "AS"是每年第一天为开始日期, "A是每年最后一天number date 2013-01-01 51 2014-01-01 453 2015-01-01 743 2016-01-01 1552 2017-01-01 92
关于日期的类型，按参考下图所示来选择合适的分期频率：
4.2 按日期统计后，按年或季度或月份显示
按年统计并显示
print(df.resample('AS').sum().to_period('A'))# 按年统计并显示number date 2013 51 2014 453 2015 743 2016 1552 2017 92
按季度统计并显示
print(df.resample('Q').sum().to_period('Q').head())# 按季度统计并显示number date 2013Q4 51 2014Q1 73 2014Q2 96 2014Q3 136 2014Q4 148
按月度统计并显示
print(df.resample('M').sum().to_period('M').head())# 按月度统计并显示number date 2013-10 10 2013-11 14 2013-12 27 2014-01 16 2014-02 4
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