pandas教程：Date Ranges, Frequencies, and Shifting 日期范围，频度，和位移

11.3 Date Ranges, Frequencies, and Shifting（日期范围，频度，和位移）

普通的时间序列通常是不规律的，但我们希望能有一个固定的频度，比如每天，每月，或没15分钟，即使有一些缺失值也没关系。幸运的是，pandas中有一套方法和工具来进行重采样，推断频度，并生成固定频度的日期范围。例如，我们可以把样本时间序列变为固定按日的频度，需要调用resample：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetimedates = [datetime(2011, 1, 2), datetime(2011, 1, 5),datetime(2011, 1, 7), datetime(2011, 1, 8), datetime(2011, 1, 10), datetime(2011, 1, 12)]ts = pd.Series(np.random.randn(6), index=dates)
ts

2011-01-02    2.005739
2011-01-05   -0.265967
2011-01-07   -0.353966
2011-01-08   -0.646626
2011-01-10    1.599440
2011-01-12   -0.407854
dtype: float64

resampler = ts.resample('D')

这里的’D’表示按日的频度（daily frequency）。

关于频度（frequency）和重采样（resampling）的转换，会在11.6进行具体介绍，这里我们展示一些基本的用法。

1 Generating Date Ranges（生成日期范围）

之前虽然用过，但没有做解释，其实pandas.date_range是用来生成DatetimeIndex的，使用时要根据频度来指明长度：

index = pd.date_range('2012-04-01', '2012-06-01')
index

DatetimeIndex(['2012-04-01', '2012-04-02', '2012-04-03', '2012-04-04','2012-04-05', '2012-04-06', '2012-04-07', '2012-04-08','2012-04-09', '2012-04-10', '2012-04-11', '2012-04-12','2012-04-13', '2012-04-14', '2012-04-15', '2012-04-16','2012-04-17', '2012-04-18', '2012-04-19', '2012-04-20','2012-04-21', '2012-04-22', '2012-04-23', '2012-04-24','2012-04-25', '2012-04-26', '2012-04-27', '2012-04-28','2012-04-29', '2012-04-30', '2012-05-01', '2012-05-02','2012-05-03', '2012-05-04', '2012-05-05', '2012-05-06','2012-05-07', '2012-05-08', '2012-05-09', '2012-05-10','2012-05-11', '2012-05-12', '2012-05-13', '2012-05-14','2012-05-15', '2012-05-16', '2012-05-17', '2012-05-18','2012-05-19', '2012-05-20', '2012-05-21', '2012-05-22','2012-05-23', '2012-05-24', '2012-05-25', '2012-05-26','2012-05-27', '2012-05-28', '2012-05-29', '2012-05-30','2012-05-31', '2012-06-01'],dtype='datetime64[ns]', freq='D')

默认，date_range会生成按日频度的时间戳。如果我们只传入一个开始或一个结束时间，还必须传入一个数字来表示时期：

pd.date_range(start='2012-04-01', periods=20)

DatetimeIndex(['2012-04-01', '2012-04-02', '2012-04-03', '2012-04-04','2012-04-05', '2012-04-06', '2012-04-07', '2012-04-08','2012-04-09', '2012-04-10', '2012-04-11', '2012-04-12','2012-04-13', '2012-04-14', '2012-04-15', '2012-04-16','2012-04-17', '2012-04-18', '2012-04-19', '2012-04-20'],dtype='datetime64[ns]', freq='D')

pd.date_range(end='2012-06-01', periods=20)

DatetimeIndex(['2012-05-13', '2012-05-14', '2012-05-15', '2012-05-16','2012-05-17', '2012-05-18', '2012-05-19', '2012-05-20','2012-05-21', '2012-05-22', '2012-05-23', '2012-05-24','2012-05-25', '2012-05-26', '2012-05-27', '2012-05-28','2012-05-29', '2012-05-30', '2012-05-31', '2012-06-01'],dtype='datetime64[ns]', freq='D')

开始和结束的日期，严格指定了用于生成日期索引（date index）的边界。例如，如果我们希望日期索引包含每个月的最后一个工作日，我们要设定频度为’BM’(business end of month，每个月的最后一个工作日，更多频度可以看下面的表格)，而且只有在这个日期范围内的日期会被包含进去：

pd.date_range('2000-01-01', '2000-12-01', freq='BM')

DatetimeIndex(['2000-01-31', '2000-02-29', '2000-03-31', '2000-04-28','2000-05-31', '2000-06-30', '2000-07-31', '2000-08-31','2000-09-29', '2000-10-31', '2000-11-30'],dtype='datetime64[ns]', freq='BM')

date_range会默认保留开始或结束的时间戳：

pd.date_range('2012-05-02 12:56:31', periods=5)

DatetimeIndex(['2012-05-02 12:56:31', '2012-05-03 12:56:31','2012-05-04 12:56:31', '2012-05-05 12:56:31','2012-05-06 12:56:31'],dtype='datetime64[ns]', freq='D')

有些时候我们的时间序列数据带有小时，分，秒这样的信息，但我们想要让这些时间戳全部归一化到午夜（normalized to midnight, 即晚上0点），这个时候要用到normalize选项：

nor_date = pd.date_range('2012-05-02 12:56:31', periods=5, normalize=True)
nor_date

DatetimeIndex(['2012-05-02', '2012-05-03', '2012-05-04', '2012-05-05','2012-05-06'],dtype='datetime64[ns]', freq='D')

nor_date[0]

Timestamp('2012-05-02 00:00:00', offset='D')

可以看到小时，分，秒全部变为0

2 Frequencies and Date Offsets（频度和日期偏移）

pandas中的频度由一个基本频度（base frequency）和一个乘法器（multiplier）组成。基本频度通常用一个字符串别名（string alias）来代表，比如’M’表示月，'H’表示小时。对每一个基本频度，还有一个被称之为日期偏移（date offset）的对象。例如，小时频度能用Hour类来表示：

from pandas.tseries.offsets import Hour, Minute

hour = Hour()
hour

<Hour>

通过传入一个整数，我们可以定义一个乘以偏移的乘法（a multiple of an offset）：

four_hours = Hour(4)
four_hours

<4 * Hours>

在很多情况下，我们不需要创建这些对象，而是使用字符串别名，比如’H’或’4H’。在频度前加一个整数，就能作为一个乘法器：

pd.date_range('2000-01-01', '2000-01-03 23:59', freq='4H')

DatetimeIndex(['2000-01-01 00:00:00', '2000-01-01 04:00:00','2000-01-01 08:00:00', '2000-01-01 12:00:00','2000-01-01 16:00:00', '2000-01-01 20:00:00','2000-01-02 00:00:00', '2000-01-02 04:00:00','2000-01-02 08:00:00', '2000-01-02 12:00:00','2000-01-02 16:00:00', '2000-01-02 20:00:00','2000-01-03 00:00:00', '2000-01-03 04:00:00','2000-01-03 08:00:00', '2000-01-03 12:00:00','2000-01-03 16:00:00', '2000-01-03 20:00:00'],dtype='datetime64[ns]', freq='4H')

很多偏移(offset)还能和加法结合：

Hour(2) + Minute(30)

<150 * Minutes>

同样的，我们可以传入频度字符串，比如’1h30min’，这种表达也能被解析：

pd.date_range('2000-01-01', periods=10, freq='1h30min')

DatetimeIndex(['2000-01-01 00:00:00', '2000-01-01 01:30:00','2000-01-01 03:00:00', '2000-01-01 04:30:00','2000-01-01 06:00:00', '2000-01-01 07:30:00','2000-01-01 09:00:00', '2000-01-01 10:30:00','2000-01-01 12:00:00', '2000-01-01 13:30:00'],dtype='datetime64[ns]', freq='90T')

Week of month dates（月中的第几周日期）

一个有用的类（class）是月中的第几周（Week of month），用WOM表示。丽日我们想得到每个月的第三个星期五：

rng = pd.date_range('2012-01-01', '2012-09-01', freq='WOM-3FRI')
rng

DatetimeIndex(['2012-01-20', '2012-02-17', '2012-03-16', '2012-04-20','2012-05-18', '2012-06-15', '2012-07-20', '2012-08-17'],dtype='datetime64[ns]', freq='WOM-3FRI')

list(rng)

[Timestamp('2012-01-20 00:00:00', offset='WOM-3FRI'),Timestamp('2012-02-17 00:00:00', offset='WOM-3FRI'),Timestamp('2012-03-16 00:00:00', offset='WOM-3FRI'),Timestamp('2012-04-20 00:00:00', offset='WOM-3FRI'),Timestamp('2012-05-18 00:00:00', offset='WOM-3FRI'),Timestamp('2012-06-15 00:00:00', offset='WOM-3FRI'),Timestamp('2012-07-20 00:00:00', offset='WOM-3FRI'),Timestamp('2012-08-17 00:00:00', offset='WOM-3FRI')]

3 Shifting (Leading and Lagging) Data （偏移（提前与推后）数据）

偏移（shifting）表示按照时间把数据向前或向后推移。Series和DataFrame都有一个shift方法实现偏移，索引（index）不会被更改：

ts = pd.Series(np.random.randn(4),index=pd.date_range('1/1/2000', periods=4, freq='M'))
ts

2000-01-31   -0.050276
2000-02-29    0.080201
2000-03-31    1.548324
2000-04-30    0.510664
Freq: M, dtype: float64

ts.shift(2)

2000-01-31         NaN
2000-02-29         NaN
2000-03-31   -0.050276
2000-04-30    0.080201
Freq: M, dtype: float64

ts.shift(-2)

2000-01-31    1.548324
2000-02-29    0.510664
2000-03-31         NaN
2000-04-30         NaN
Freq: M, dtype: float64

当我们进行位移的时候，就像上面这样会引入缺失值。

shift的一个普通的用法是计算时间序列的百分比变化，可以表示为：

ts / ts.shift(1) - 1

2000-01-31          NaN
2000-02-29    -2.595227
2000-03-31    18.305554
2000-04-30    -0.670183
Freq: M, dtype: float64

因为普通的shift不会对index进行修改，一些数据会被丢弃。因此如果频度是已知的，可以把频度传递给shift，这样的话时间戳会自动变化：

ts

2000-01-31   -0.050276
2000-02-29    0.080201
2000-03-31    1.548324
2000-04-30    0.510664
Freq: M, dtype: float64

ts.shift(2)

2000-01-31         NaN
2000-02-29         NaN
2000-03-31   -0.050276
2000-04-30    0.080201
Freq: M, dtype: float64

ts.shift(2, freq='M')

2000-03-31   -0.050276
2000-04-30    0.080201
2000-05-31    1.548324
2000-06-30    0.510664
Freq: M, dtype: float64

其他一些频度也可以导入，能让我们前后移动数据：

ts.shift(3, freq='D')

2000-02-03   -0.050276
2000-03-03    0.080201
2000-04-03    1.548324
2000-05-03    0.510664
dtype: float64

ts.shift(1, freq='90T')

2000-01-31 01:30:00   -0.050276
2000-02-29 01:30:00    0.080201
2000-03-31 01:30:00    1.548324
2000-04-30 01:30:00    0.510664
Freq: M, dtype: float64

T表示分钟。

Shifting dates with offsets（用偏移量来移动日期）

pandas的日期偏移（date offset）能被用于datetime或Timestamp对象：

from pandas.tseries.offsets import Day, MonthEnd

now = datetime(2011, 11, 17)

now + 3 * Day()

Timestamp('2011-11-20 00:00:00')

如果我们添加一个像MonthEnd这样的anchored offset(依附偏移；锚点位置)，日期会根据频度规则进行递增：

now + MonthEnd()

Timestamp('2011-11-30 00:00:00')

now + MonthEnd(2)

Timestamp('2011-12-31 00:00:00')

依附偏移可以让日期向前或向后滚动，利用rollforward和rollback方法：

offset = MonthEnd()

offset.rollforward(now)

Timestamp('2011-11-30 00:00:00')

offset.rollback(now)

Timestamp('2011-10-31 00:00:00')

一个比较创造性的日期偏移（date offset）用法是配合groupby一起用：

ts = pd.Series(np.random.randn(20),index=pd.date_range('1/15/2000', periods=20, freq='4d'))
ts

2000-01-15    0.362927
2000-01-19   -1.107020
2000-01-23   -0.629370
2000-01-27   -0.730651
2000-01-31    0.251607
2000-02-04    0.002611
2000-02-08   -0.049611
2000-02-12   -0.170408
2000-02-16   -1.512385
2000-02-20    1.335117
2000-02-24   -0.393943
2000-02-28    0.087478
2000-03-03    0.441593
2000-03-07   -0.940983
2000-03-11   -1.399163
2000-03-15    0.901478
2000-03-19    0.392408
2000-03-23   -0.512613
2000-03-27    0.026952
2000-03-31    1.200684
Freq: 4D, dtype: float64

ts.groupby(offset.rollforward).mean()

2000-01-31   -0.370501
2000-02-29   -0.100163
2000-03-31    0.013794
dtype: float64

一个简单且快捷的方式是用resample(11.6会进行更详细的介绍)：

ts.resample('M').mean()

2000-01-31   -0.370501
2000-02-29   -0.100163
2000-03-31    0.013794
Freq: M, dtype: float64