利用 Python 进行数据分析：原书第 3 版

336

|

第

11

章

11.2

时间序列基础知识

pandas

最基本的时间序列类型就是以时间戳为索引的

Series

，时间戳通常以

Python

字符

串或 datatime 对象表示：

在底层，这些 datetime 对象实际上是放在 DatetimeIndex 中的：

与其他

Series

一样，不同索引的时间序列之间的算术运算会自动按日期对齐：

ts[::2] 是每隔两个值取一个值。

pandas

用

NumPy

的 datetime64 数据类型，以纳秒精度存储时间戳：

DatetimeIndex 中的各个标量值是

pandas

的 Timestamp 对象：

时间序列

|

337

只要有需要，pandas.TimeStamp 可以随时自动转换为 datetime 对象。但是，pandas.

TimeStamp 不能进行逆运算，因为它存储的是纳秒精度的数据，而 datetime 只能存储到

微秒级别。此外，pandas.TimeStamp 还可以存储频率信息（如果有的话），并可以执行

时区转换以及其他操作，稍后在

11.4

节将对此进行详细讲解。

11.2.1

索引、选取、子集构造

当根据标签进行索引和选取数据时，时间序列和其他的

Series

很像：

为了方便，也可以传入一个可以解释为日期的字符串：

对于较长的时间序列，只需传入“ ...