经济数据预测| Python实现金融时间序列数据DateTime方法

经济数据预测| Python实现金融时间序列数据DateTime方法

目录

• • 经济数据预测| Python实现金融时间序列数据DateTime方法
  • • 基本介绍
    • 程序设计
    • 总结

基本介绍

对于 Pandas 来说，可以处理众多的数据类型，其中最有趣和最重要的数据类型之一就是时间序列数据。时间序列数据无处不在，它在各个行业都有很多应用。患者健康指标、股票价格变化、天气记录、经济指标、服务器、网络、传感器和应用程序性能监控都是时间序列数据的应用方向。
我们可以将时间序列数据定义为在不同时间间隔获得并按时间顺序排列的数据点的集合。
Pandas 基本上是为分析金融时间序列数据而开发的，并为处理时间、日期和时间序列数据提供了一整套全面的框架。
今天我们来讨论在 Pandas 中处理日期和时间的多个方面，具体包含如下内容：

• Timestamp 和 Period 对象的功能
• 如何使用时间序列 DataFrames
• 如何对时间序列进行切片
• DateTimeIndex 对象及其方法
• 如何重新采样时间序列数据

程序设计

#Pandas 库