2025-07-17 用Python处理时间序列:Pandas日期操作完全指南 用Python处理时间序列:Pandas日期操作完全指南 一、为什么需要专门处理时间序列?时间序列数据(股票价格、传感器读数、网站流量等)与常规数据最大的区别在于其时间维度的特殊性。Pandas作为Python生态中最强大的数据分析库,提供了完整的日期时间处理体系,能够智能识别时间模式,实现高效的时间维度计算。二、Pandas时间处理核心组件1. 日期类型智能转换原始数据中的日期通常是字符串格式,需转换为Pandas可识别的datetime类型:python import pandas as pd自动识别多种日期格式df = pd.DataFrame({'date': ['2023-01-01', '02/01/2023', 'March 3 2023']}) df['datetime'] = pd.todatetime(df['date'], format='mixed') print(df['datetime'].dt.dayname()) # 直接获取星期名称关键方法: - pd.to_datetime():支持180+种日期格式自动推断 - dt访问器:提取年月日等时间属性2. 时间索引的妙用将datetime列设为索引后,即... 2025年07月17日 4 阅读 0 评论