目录
一、用法精讲
281、pandas.Series.dt.daysinmonth属性
281-1、语法
281-2、参数
281-3、功能
281-4、返回值
281-5、说明
281-6、用法
281-6-1、数据准备
281-6-2、代码示例
281-6-3、结果输出
282、pandas.Series.dt.tz属性
282-1、语法
282-2、参数
282-3、功能
282-4、返回值
282-5、说明
282-6、用法
282-6-1、数据准备
282-6-2、代码示例
282-6-3、结果输出
283、pandas.Series.dt.freq属性
283-1、语法
283-2、参数
283-3、功能
283-4、返回值
283-5、说明
283-6、用法
283-6-1、数据准备
283-6-2、代码示例
283-6-3、结果输出
284、pandas.Series.dt.isocalendar属性
284-1、语法
284-2、参数
284-3、功能
284-4、返回值
284-5、说明
284-6、用法
284-6-1、数据准备
284-6-2、代码示例
284-6-3、结果输出
285、pandas.Series.dt.to_period方法
285-1、语法
285-2、参数
285-3、功能
285-4、返回值
285-5、说明
285-6、用法
285-6-1、数据准备
285-6-2、代码示例
285-6-3、结果输出
二、推荐阅读
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2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
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一、用法精讲
281、pandas.Series.dt.daysinmonth属性
281-1、语法
# 281、pandas.Series.dt.daysinmonth属性pandas.Series.dt.daysinmonthThe number of days in the month.281-2、参数
无
281-3、功能
用于返回一个包含每个日期对应月份的天数的序列，这在时间序列分析中尤其有用，比如需要计算每个月的总天数时，或在处理日期数据时，需要知道某个月有多少天来进行一些特定的操作或分析，具备同样功能的还有pandas.Series.dt.days_in_month属性。
281-4、返回值
返回每个时间戳所对应月份的天数，其返回值是一个包含每个时间戳所在月份天数的整数系列(Series)。
281-5、说明
使用场景：
281-5-1、财务分析：确定每个月的天数对月末结算、预算编制和财务预测非常重要。例如，财务团队需要知道每个月的天数以便准确计算月度预算和实际开销。
281-5-2、数据完整性检查：在处理时间序列数据时，例如销售数据或传感器数据，可以使用daysinmonth确认每个月的数据是否完整，如果某个月的数据少于应有天数，可能需要进一步调查和处理。
281-5-3、平均日值计算：在数据分析中，经常需要将月度数据转换为平均日值。例如，在分析气象数据时，需要计算每月的平均日气温或降雨量。
281-5-4、时间序列转换：在某些情况下，可能需要将时间序列数据从月度转换为季度或年度数据，在这种转换过程中，需要知道每个月的天数以进行适当的加权计算。
281-5-5、资源规划和调度：在项目管理和资源规划中，了解每个月的天数可以帮助更好地进行资源分配和调度。例如，在人员管理中，根据每个月的天数合理分配工作量。
281-5-6、时间序列模拟：在模拟时间序列数据时，可以根据每个月的天数生成更为真实和合理的数据。例如，模拟每日销售数据时，可以根据每个月的天数生成月度数据。
281-5-7、时间序列分析：在进行季节性和周期性分析时，每个月的天数是一个重要的参考因素。例如，在分析股票市场的月度回报率时，可以考虑每个月的天数来计算加权平均值。
281-6、用法
281-6-1、数据准备
无281-6-2、代码示例
# 281、pandas.Series.dt.daysinmonth属性# 281-1、财务分析-月末结算和预算编制import pandas as pd# 创建一个日期序列date_series = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq='MS')# 假设每个月的开销（单位：美元）monthly_expenses = pd.Series([3000, 2800, 3200, 3100, 2900, 2700, 3500, 3300, 3400, 3600, 3800, 3700], index=date_series)# 计算每月的天数days_in_month = date_series.daysinmonth# 计算每月的平均日开销daily_expenses = monthly_expenses / days_in_monthprint(daily_expenses, end='\n\n')# 281-2、数据完整性检查-验证数据完整性import pandas as pd# 假设一个日期序列和对应的数据date_series = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31')data = pd.Series(range(len(date_series)), index=date_series)# 计算每个月的数据点expected_days = date_series.to_series().dt.daysinmonthactual_days = data.groupby(data.index.month).size()# 检查是否有缺失的数据missing_data = expected_days - actual_daysprint(missing_data, end='\n\n')# 281-3、平均日值计算-计算每月的平均日气温import pandas as pd# 创建一个日期序列date_series = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq='MS')# 假设每个月的平均气温（单位：摄氏度）monthly_temperature = pd.Series([2.5, 3.0, 5.5, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0, 24.0, 20.0, 15.0, 8.0, 3.0], index=date_series)# 计算每月的天数days_in_month = date_series.daysinmonth# 计算每月的平均日气温average_daily_temperature = monthly_temperature / days_in_monthprint(average_daily_temperature, end='\n\n')# 281-4、时间序列转换-将月度数据转换为季度数据import pandas as pd# 创建一个日期序列date_series = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq='ME')# 假设每个月的某项数据（单位：任意）monthly_data = pd.Series([100, 120, 110, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210], index=date_series)# 计算每月的天数days_in_month = date_series.daysinmonth# 将月度数据转换为季度数据quarterly_data = monthly_data.resample('QE').sum() / date_series.to_series().dt.daysinmonth.groupby(pd.Grouper(freq='QE')).sum()print(quarterly_data, end='\n\n')# 281-5、资源规划和调度-根据每个月的天数规划人力资源import pandas as pd# 创建一个日期序列date_series = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq='ME')# 假设总工作量（单位：小时）total_workload = 1200# 创建一个包含日期的Seriesdate_series = pd.Series(date_series)# 计算每月的天数days_in_month = date_series.dt.daysinmonth# 根据每个月的天数规划人力资源workload_per_day = total_workload / days_in_month.sum()print(workload_per_day, end='\n\n')# 281-6、时间序列模拟-生成模拟的每日销售数据import pandas as pd# 创建一个日期序列date_series = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq='ME')# 假设每个月的销售数据（单位：任意）monthly_sales = pd.Series([3000, 3200, 3100, 3300, 3400, 3500, 3600, 3700, 3800, 3900, 4000, 4100], index=date_series)# 计算每月的天数days_in_month = date_series.daysinmonth# 生成模拟的每日销售数据simulated_daily_sales = monthly_sales / days_in_monthprint(simulated_daily_sales, end='\n\n')# 281-7、时间序列分析-计算加权平均回报率import pandas as pdfrom pandas.tseries.offsets import MonthEnd# 创建一个日期序列，表示每个月的月末date_series = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq=MonthEnd())# 假设每个月的回报率（单位：百分比），注意这里转换为小数形式monthly_return = pd.Series([0.02, 0.015, 0.025, 0.03, 0.028, 0.031, 0.029, 0.032, 0.035, 0.038, 0.04, 0.037], index=date_series)# 初始化一个列表来存储每个月的天数days_in_month = []# 计算每个月的天数for i in range(len(date_series) - 1): start_date = date_series[i] end_date = date_series[i + 1] # 由于freq='ME'，end_date实际上是下个月的月末，所以我们用end_date - MonthEnd()来获取本月最后一天 last_day_of_month = end_date - MonthEnd(1) # 计算这个月有多少天 days_in_month.append((last_day_of_month - start_date).days + 1)# 转换为pandas Series以便进行索引和计算days_in_month = pd.Series(days_in_month, index=date_series[:-1]) # 去掉最后一个月末的日期，因为它不包含数据# 计算加权平均回报率# 注意：我们需要将days_in_month向前移动一个月，以便与monthly_return的索引对齐weighted_return = (monthly_return * days_in_month.shift(1)).sum() / days_in_month.sum()# 由于我们使用了shift(1)，所以第一个月的回报率没有被计算在内（因为没有前一个月的天数）# 如果我们希望包含整个年份的回报率，我们可以选择忽略第一个月或者使用一个默认值# 但在这里，我们假设数据是从第二个月开始有效的，或者简单地忽略这个细节# 打印加权平均回报率print(weighted_return)281-6-3、结果输出
# 281、pandas.Series.dt.daysinmonth属性# 281-1、财务分析-月末结算和预算编制# 2023-01-01 96.774194# 2023-02-01 100.000000# 2023-03-01 103.225806# 2023-04-01 103.333333# 2023-05-01 93.548387# 2023-06-01 90.000000# 2023-07-01 112.903226# 2023-08-01 106.451613# 2023-09-01 113.333333# 2023-10-01 116.129032# 2023-11-01 126.666667# 2023-12-01 119.354839# Freq: MS, dtype: float64# 281-2、数据完整性检查-验证数据完整性# 2023-01-01 00:00:00 NaN# 2023-01-02 00:00:00 NaN# 2023-01-03 00:00:00 NaN# 2023-01-04 00:00:00 NaN# 2023-01-05 00:00:00 NaN# ..# 8 NaN# 9 NaN# 10 NaN# 11 NaN# 12 NaN# Length: 377, dtype: float64# 281-3、平均日值计算-计算每月的平均日气温# 2023-01-01 0.080645# 2023-02-01 0.107143# 2023-03-01 0.177419# 2023-04-01 0.333333# 2023-05-01 0.483871# 2023-06-01 0.666667# 2023-07-01 0.806452# 2023-08-01 0.774194# 2023-09-01 0.666667# 2023-10-01 0.483871# 2023-11-01 0.266667# 2023-12-01 0.096774# Freq: MS, dtype: float64# 281-4、时间序列转换-将月度数据转换为季度数据# 2023-03-31 3.666667# 2023-06-30 4.615385# 2023-09-30 5.543478# 2023-12-31 6.521739# Freq: QE-DEC, dtype: float64# 281-5、资源规划和调度-根据每个月的天数规划人力资源# 3.287671232876712# 281-6、时间序列模拟-生成模拟的每日销售数据# 2023-01-31 96.774194# 2023-02-28 114.285714# 2023-03-31 100.000000# 2023-04-30 110.000000# 2023-05-31 109.677419# 2023-06-30 116.666667# 2023-07-31 116.129032# 2023-08-31 119.354839# 2023-09-30 126.666667# 2023-10-31 125.806452# 2023-11-30 133.333333# 2023-12-31 132.258065# Freq: ME, dtype: float64# 281-7、时间序列分析-计算加权平均回报率# 0.027545454545454543282、pandas.Series.dt.tz属性
282-1、语法
# 282、pandas.Series.dt.tz属性pandas.Series.dt.tzReturn the timezone.Returns:datetime.tzinfo, pytz.tzinfo.BaseTZInfo, dateutil.tz.tz.tzfile, or NoneReturns None when the array is tz-naive.282-2、参数
无
282-3、功能
用于获取或设置pandas.Series对象中时间戳的时区信息。
282-4、返回值
如果pandas.Series中的时间戳带有时区信息，则dt.tz返回pytz库中的tzinfo对象，表示时间戳的时区。例如，<UTC>表示协调世界时(UTC)；如果pandas.Series中的时间戳没有时区信息，则dt.tz返回None。
282-5、说明
无
282-6、用法
282-6-1、数据准备
无282-6-2、代码示例
# 282、pandas.Series.dt.tz属性import pandas as pd# 创建一个带有UTC时区的时间戳Series对象timestamps_with_tz = pd.Series(pd.date_range('2024-01-01', periods=3, freq='D', tz='UTC'))# 获取时区信息timezone_info = timestamps_with_tz.dt.tzprint(timezone_info)# 创建一个没有时区的时间戳Series对象timestamps_no_tz = pd.Series(pd.date_range('2024-01-01', periods=3, freq='D'))# 获取时区信息timezone_info_no_tz = timestamps_no_tz.dt.tzprint(timezone_info_no_tz)282-6-3、结果输出
# 282、pandas.Series.dt.tz属性# UTC# None283、pandas.Series.dt.freq属性
283-1、语法
# 283、pandas.Series.dt.freq属性pandas.Series.dt.freq283-2、参数
无
283-3、功能
用于返回时间序列数据的频率信息，它提供了时间序列索引的频率属性，可以帮助你确定数据的时间间隔，这对于时间序列数据的处理和分析非常重要，特别是在需要进行频率转换、重采样或预测等操作时。
283-4、返回值
返回一个pandas.tseries.offsets.DateOffset对象，代表时间序列的频率。如果时间序列不规则(即没有固定频率)，则返回None。
283-5、说明
使用场景：
283-5-1、频率检测与验证：
283-5-1-1、检测时间序列的规律性：在处理时间序列数据时，了解数据的频率有助于确定其是否规律。例如，检测数据是否为日频、月频等，以便选择合适的分析方法。
283-5-1-2、验证数据的完整性：通过检测频率，可以识别数据中是否存在缺失值或异常点。例如，日频数据中可能存在缺少某几天的数据，通过dt.freq可以帮助发现这些问题。
283-5-2、重采样操作：
283-5-2-1、频率转换：在重采样操作中，需要将数据从一种频率转换为另一种频率，例如从日频转换为月频，dt.freq可以帮助确定当前数据的频率，从而选择合适的重采样规则。
283-5-2-2、聚合与降采样：在降采样时(例如，从分钟频率降到小时频率)，了解原始数据的频率有助于正确地聚合数据。
283-5-3、时间序列的绘图：在时间序列的可视化中，频率信息可以帮助设置合适的时间刻度，使得图表更加清晰易读。例如，在月频数据的图表中，可以设置每个月为一个刻度。
283-5-4、异常检测：当时间序列数据不规则时，dt.freq会返回None，这种情况下，可以进一步分析数据的异常点或缺失值。
283-6、用法
283-6-1、数据准备
无283-6-2、代码示例
# 283、pandas.Series.dt.freq属性# 283-1、检测频率与验证数据完整性import pandas as pd# 创建一个日频率的时间序列数据date_range = pd.date_range(start='2024-01-01', periods=10, freq='D')data = pd.Series(range(10), index=date_range)print("时间序列的频率:", data.index.freq)# 检查是否有缺失日期expected_dates = pd.date_range(start='2024-01-01', end='2024-01-10', freq='D')missing_dates = expected_dates.difference(data.index)if len(missing_dates) > 0: print("缺失的日期:", missing_dates)else: print("没有缺失的日期", end='\n\n')# 283-2、重采样操作import pandas as pd# 创建一个小时频率的时间序列数据hourly_range = pd.date_range(start='2024-01-01', periods=24, freq='h')hourly_data = pd.Series(range(24), index=hourly_range)print("原始数据的频率:", hourly_data.index.freq)# 将小时频率的数据重采样为日频daily_data = hourly_data.resample('D').sum()print("重采样后的频率:", daily_data.index.freq)print(daily_data, end='\n\n')# 283-3、时间序列的绘图import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib# 配置字体，确保中文字符正常显示matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']# 创建一个月频率的时间序列数据date_range = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=12, freq='ME')data = pd.Series(range(12), index=date_range)print("时间序列的频率:", data.index.freq)# 绘制时间序列图plt.figure(figsize=(10, 5))plt.plot(data.index, data, marker='o')plt.title('时间序列图')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('值')plt.grid(True)plt.show()# 283-4、异常检测import pandas as pd# 创建一个不规则的时间序列数据irregular_range = pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-04'])irregular_data = pd.Series([1, 2, 3], index=irregular_range)print("不规则时间序列的频率:", irregular_data.index.freq)# 检查不规则时间序列的缺失日期expected_dates = pd.date_range(start='2024-01-01', end='2024-01-04', freq='D')missing_dates = expected_dates.difference(irregular_data.index)if len(missing_dates) > 0: print("缺失的日期:", missing_dates)else: print("没有缺失的日期")283-6-3、结果输出
# 283、pandas.Series.dt.freq属性# 283-1、检测频率与验证数据完整性# 时间序列的频率: <Day># 没有缺失的日期# 283-2、重采样操作# 原始数据的频率: <Hour># 重采样后的频率: <Day># 2024-01-01 276# Freq: D, dtype: int64# 283-3、时间序列的绘图# 见图1# 283-4、异常检测# 时间序列的频率: <MonthEnd># 不规则时间序列的频率: None# 缺失的日期: DatetimeIndex(['2024-01-03'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')图1：
284、pandas.Series.dt.isocalendar属性
284-1、语法
# 284、pandas.Series.dt.isocalendar属性pandas.Series.dt.isocalendar()Calculate year, week, and day according to the ISO 8601 standard.Returns:DataFrameWith columns year, week and day.284-2、参数
无
284-3、功能
可以从日期时间对象中提取ISO年、ISO周和ISO星期几的信息。
284-4、返回值
返回一个DataFrame，其中包含三列：year、week和day。
284-5、说明
使用场景：
284-5-1、财务分析：在财务分析中，经常需要基于周、月或季度来汇总数据，使用ISO周数可以确保所有数据按照一致的周次进行汇总和分析。例如，比较每周的销售数据，分析季节性趋势。
284-5-2、周报和计划安排：ISO周数用于生成周报，确保每个报告周期的数据准确，特别是在计划和项目管理中。例如，生成项目进度周报、员工工作计划。
284-5-3、周期性数据分析：在时间序列分析中，识别和分析周期性趋势或季节性波动是常见任务，使用ISO周数有助于准确定位每周的数据点。例如，分析周度流量、评估季节性商品销售。
284-5-4、数据清理和对齐：在处理来自不同时间区域的数据时，使用ISO日历可以帮助标准化日期，以便更好地合并和对齐数据。例如，合并不同来源的时间序列数据。
284-5-5、国际化业务：ISO周数在国际化业务中尤其重要，因为它避免了由于不同地区采用不同的周定义(如周一或周日为一周开始)而产生的日期混淆。例如，跨国公司的全球报告系统。
284-6、用法
284-6-1、数据准备
无284-6-2、代码示例
# 284、pandas.Series.dt.isocalendar属性# 284-1、财务分析import pandas as pd# 创建一个销售数据DataFramedata = { 'date': pd.date_range('2024-07-01', periods=10, freq='D'), 'sales': [100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 550]}df = pd.DataFrame(data)# 提取ISO年和周数df['iso_year'] = df['date'].dt.isocalendar().yeardf['iso_week'] = df['date'].dt.isocalendar().week# 按ISO周汇总销售数据weekly_sales = df.groupby(['iso_year', 'iso_week'])['sales'].sum().reset_index()print(weekly_sales, end='\n\n')# 284-2、周报和计划安排import pandas as pd# 创建一个项目进度DataFramedata = { 'task': ['Task A', 'Task B', 'Task C', 'Task D'], 'start_date': pd.to_datetime(['2024-01-02', '2024-01-05', '2024-01-08', '2024-01-11']), 'end_date': pd.to_datetime(['2024-01-06', '2024-01-09', '2024-01-12', '2024-01-15'])}df = pd.DataFrame(data)# 提取ISO年和周数df['start_week'] = df['start_date'].dt.isocalendar().weekdf['end_week'] = df['end_date'].dt.isocalendar().week# 输出结果print(df, end='\n\n')# 284-3、周期性数据分析import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个流量数据 DataFramedata = { 'date': pd.date_range('2024-07-01', periods=30, freq='D'), 'traffic': [500, 600, 700, 800, 900, 1000, 1100, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500, 2600, 2700, 2800, 2900, 3000, 3100, 3200, 3300, 3400]}df = pd.DataFrame(data)# 提取ISO周数df['iso_week'] = df['date'].dt.isocalendar().week# 按周汇总流量数据weekly_traffic = df.groupby('iso_week')['traffic'].sum()# 绘制流量趋势图plt.plot(weekly_traffic.index, weekly_traffic.values)plt.xlabel('ISO Week')plt.ylabel('Traffic')plt.title('Weekly Traffic Analysis')plt.grid(True)plt.show()# 284-4、数据清理和对齐import pandas as pd# 创建两个来源的数据data1 = { 'date': pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03']), 'value': [10, 20, 30]}data2 = { 'date': pd.to_datetime(['2024-01-04', '2024-01-05', '2024-01-06']), 'value': [40, 50, 60]}df1 = pd.DataFrame(data1)df2 = pd.DataFrame(data2)# 提取ISO年和周数df1['iso_week'] = df1['date'].dt.isocalendar().weekdf2['iso_week'] = df2['date'].dt.isocalendar().week# 合并数据merged_data = pd.concat([df1, df2]).reset_index(drop=True)# 输出结果print(merged_data, end='\n\n')# 284-5、国际化业务import pandas as pd# 创建一个国际化日期数据DataFramedata = { 'region': ['US', 'EU', 'Asia'], 'date': pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03'])}df = pd.DataFrame(data)# 提取 ISO 年和周数df['iso_week'] = df['date'].dt.isocalendar().week# 输出结果print(df)284-6-3、结果输出
# 284、pandas.Series.dt.isocalendar属性# 284-1、财务分析# iso_year iso_week sales# 0 2024 27 1750# 1 2024 28 1500# 284-2、周报和计划安排# task start_date end_date start_week end_week# 0 Task A 2024-01-02 2024-01-06 1 1# 1 Task B 2024-01-05 2024-01-09 1 2# 2 Task C 2024-01-08 2024-01-12 2 2# 3 Task D 2024-01-11 2024-01-15 2 3# 284-3、周期性数据分析# 见图2# 284-4、数据清理和对齐# date value iso_week# 0 2024-01-01 10 1# 1 2024-01-02 20 1# 2 2024-01-03 30 1# 3 2024-01-04 40 1# 4 2024-01-05 50 1# 5 2024-01-06 60 1# 284-5、国际化业务# region date iso_week# 0 US 2024-01-01 1# 1 EU 2024-01-02 1# 2 Asia 2024-01-03 1图2：
285、pandas.Series.dt.to_period方法
285-1、语法
# 285、pandas.Series.dt.to_period方法pandas.Series.dt.to_period(*args, **kwargs)Cast to PeriodArray/PeriodIndex at a particular frequency.Converts DatetimeArray/Index to PeriodArray/PeriodIndex.Parameters:freqstr or Period, optionalOne of pandas’ period aliases or an Period object. Will be inferred by default.Returns:PeriodArray/PeriodIndexRaises:ValueErrorWhen converting a DatetimeArray/Index with non-regular values, so that a frequency cannot be inferred.285-2、参数
285-2-1、*args(可选)：其他位置参数，为后续扩展功能做预留。
285-2-2、**kwargs(可选)：其他关键字参数，为后续扩展功能做预留。
285-3、功能
将Series对象中的日期时间数据转换为周期数据，这对于时间序列分析非常有用，例如，按月、按季度或按年汇总数据；通过指定不同的频率，可以将日期时间数据转换为不同的周期类型。
285-4、返回值
返回一个新的Series对象，其中包含Period对象，Period是一个表示时间段的对象，例如一个月、一季度或一年等。
285-5、说明
使用场景：
285-5-1、数据汇总：将高频数据(如每日数据)汇总到较低频率的数据(如月度、季度或年度)，以便于统计分析和报告。例如，将每日销售数据汇总为月度销售数据；将每小时的温度记录汇总为每月的平均温度。
285-5-2、时间序列分析：按不同周期对数据进行分析，观察和比较不同周期的趋势和变化。例如，比较不同季度的销售额增长趋势；分析年度的气候变化模式。
285-5-3、数据对齐：在处理多个时间序列时，确保数据对齐到同一周期，以便进行进一步的比较和分析。例如，将两个不同频率的时间序列(如每日和每周数据)对齐到同一周期(如每月)。
285-5-4、绘制周期图表：将时间序列数据按指定周期进行绘制，以便更直观地展示数据趋势和变化。例如，绘制每月的销售额变化图；绘制每季度的气温变化图。
285-5-5、数据过滤：按指定周期过滤数据，以便仅分析和处理特定时间段的数据。例如，过滤出特定月份的数据；只处理特定年份的数据。
285-6、用法
285-6-1、数据准备
无285-6-2、代码示例
# 285、pandas.Series.dt.to_period方法# 285-1、数据汇总import pandas as pd# 创建包含每日销售数据的Seriesdate_series = pd.Series([100, 200, 150, 300, 250], index=pd.date_range("2024-01-01", periods=5, freq="D"))# 转换为月度周期period_series_month = date_series.resample('ME').sum()print(period_series_month, end='\n\n')# 285-2、时间序列分析import pandas as pd# 创建包含每日销售数据的Seriesdate_series = pd.Series([100, 200, 150, 300, 250, 400, 350, 450, 500, 600], index=pd.date_range("2024-01-01", periods=10, freq="D"))# 转换为季度周期period_series_quarter = date_series.to_period('Q').groupby(level=0).sum()print(period_series_quarter, end='\n\n')# 285-3、数据对齐import pandas as pd# 创建包含每日销售数据的Seriesdate_series_daily = pd.Series([100, 200, 150, 300, 250], index=pd.date_range("2024-01-01", periods=5, freq="D"))# 创建包含每周销售数据的Seriesdate_series_weekly = pd.Series([700, 800], index=pd.date_range("2024-01-01", periods=2, freq="W"))# 转换为月度周期并对齐period_series_daily_month = date_series_daily.to_period('M').groupby(level=0).sum()period_series_weekly_month = date_series_weekly.to_period('M').groupby(level=0).sum()aligned_series = period_series_daily_month.add(period_series_weekly_month, fill_value=0)print(aligned_series, end='\n\n')# 285-4、绘制周期图表import matplotlib.pyplot as plt# 创建包含每日销售数据的Seriesdate_series = pd.Series([100, 200, 150, 300, 250, 400, 350, 450, 500, 600], index=pd.date_range("2024-01-01", periods=10, freq="D"))# 转换为月度周期period_series_month = date_series.to_period('M').groupby(level=0).sum()# 绘制图表period_series_month.plot(kind='bar')plt.title('Monthly Sales')plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')plt.show()# 285-5、数据过滤import pandas as pd# 创建包含每日销售数据的Seriesdate_series = pd.Series([100, 200, 150, 300, 250, 400, 350, 450, 500, 600], index=pd.date_range("2024-01-01", periods=10, freq="D"))# 转换为月度周期period_series_month = date_series.to_period('M')# 过滤出2024年1月份的数据filtered_series = period_series_month[period_series_month.index == '2024-01']print(filtered_series)285-6-3、结果输出
# 285、pandas.Series.dt.to_period方法# 285-1、数据汇总# 2024-01-31 1000# Freq: ME, dtype: int64# 285-2、时间序列分析# 2024Q1 3300# Freq: Q-DEC, dtype: int64# 285-3、数据对齐# 2024-01 2500# Freq: M, dtype: int64# 285-4、绘制周期图表# 见图3# 285-5、数据过滤# 2024-01 100# 2024-01 200# 2024-01 150# 2024-01 300# 2024-01 250# 2024-01 400# 2024-01 350# 2024-01 450# 2024-01 500# 2024-01 600# Freq: M, dtype: int64图3：
