python时间序列(2)

Python011

python时间序列(2),第1张

时期（period）表示的是时间区间，比如数日、数月、数季、数年等。Period类所 表示的就是这种数据类型，其构造函数需要用到一个字符串或整数，以及表11-4中 的频率:

这里，这个Period对象表示的是从2007年1月1日到2007年12月31日之间的整段时间。

只需对Period对象加上或减去一个整数即可达到根据其频率进行位移的效果：

如果两个Period对象拥有相同的频率，则它们的差就是它们之间的单位数量：

period_range函数可用于创建规则的时期范围：

PeriodIndex类保存了一组Period，它可以在任何pandas数据结构中被用作轴索引：

如果你有一个字符串数组，你也可以使用PeriodIndex类：

Period和PeriodIndex对象都可以通过其asfreq方法被转换成别的频率。假设我们有 一个年度时期，希望将其转换为当年年初或年末的一个月度时期。该任务非常简 单：

你可以将Period('2007','A-DEC')看做一个被划分为多个月度时期的时间段中的游 标。图11-1对此进行了说明。

对于一个不以12月结束的财政年度，月度子时期的归属情况就不一样了：

在将高频率转换为低频率时，超时期（superperiod）是由子时期（subperiod）所 属的位置决定的。例如，在A-JUN频率中，月份“2007年8月”实际上是属于周期“2008年”的：

完整的PeriodIndex或TimeSeries的频率转换方式也是如此：

这里，根据年度时期的第一个月，每年的时期被取代为每月的时期。

如果我们想要 每年的最后一个工作日，我们可以使用“B”频率，并指明想要该时期的末尾：

未完待续。。。

使用切片选择。

python中切片的作用就是用来选择区间的，但要注意切片使用的规则。左开右闭。

时间序列模型可以解决很多问题，但总体来说是一门以统计学为基础的预测学。根据已有信息解决未来信息。比如农产品产量的预测，期货价格的预测等都用得到时间序列分析。