python时间序列分析按月_利用 Python 进行时间序列分析

1. 时间序列分析概述

时间序列分析在金融、气象、交通、宏观经济等诸多领域的应用可以说是非常的广泛。简单点说，时间序列就是在各个时间点上形成的数值序列，而分析的过程就是通过这些数值序列去研究其自身的变化规律。

时间序列通常使用 pandas 中的 series 结构（一个时间点对应一个数值数据）或者 dataframe 结构（一个时间点对应多个数值数据）来表示，和 series 和 dataframe 结构本质上是一样的，唯一一个重要的不同就是，他的索引数据是时间类型的。

时间类型的数据作为一种特殊的数据形式，和一般的数值类型或者字符串类型相比，要多了不少的讲究。因此首先我们专门来介绍如何在 python 中对日期和时间的进行表示，这也是后续时间序列分析的基础。

我们先从 python 标准库与第三方库入手，介绍其中的日期、时间、时间增量和时间跨度的表示工具。当然了，说实话其实 pandas 中提供的时间序列工具更适合用来进行相关问题的处理，但是我想从标准库入手，可以帮助我们去搞清楚整个问题的来龙去脉，对我们更好的理解问题和使用工具将大有裨益。

2. 原生工具：datetime 和 dateutil

首先，我们第一个要介绍的就是 python 中的原生工具：datetime 与 dateutil。

datetime 是 python 中的标准库，最基本的日期和时间功能都包含在其中了。而 dateutil 是一个强大的第三方库，如果将二者搭配进行使用，可以收到奇效，方便快捷的解决诸多问题。

2.1 日期的创建

首先我们来利用 datetime 类型来创建一个日期。

代码片段：

from datetime import datetime

date = datetime(year=2019, month=5, day=2)

print(date)

运行结果：

2019-05-02 00:00:00

这样我们就成功的生成了第一个日期类型的对象了。

2.2 文本日期的自动解析

这里有同学一定会问了，我们用来进行 datetime 对象初始化的参数一般都是从数据源（数据表格、网站）上获取的文本形式的日期类数据，一般情况下会有很多种不同的写法，比如，2019 年 5 月 2 日，常见的就可以写成：2019-5-2，5/2/2019，等等，种类非常繁多，那我们如何将他们转换成datetime初始化所需要的年月日标准形式呢？

不用着急，其实这个工作都不需要我们自己动手去做，我们刚刚提到过的第三方库 dateutil 就能够帮我们实现这一切，他能够对绝大多数字符串格式的日期进行正确的解析，从而帮助我们正确的生成 datetime 数据类型，我们就试试上面列举的：2019-5-2，5/2/2019，2019/5/2 这几种日期表达方式的解析。

代码片段：

from datetime import datetime

from dateutil import parser

sdate1 = '2019-5-2'

sdate2 = '5/2/2019'

sdate3 = '2019/5/2'

date1 = parser.parse(sdate1)

date2 = parser.parse(sdate2)

date3 = parser.parse(sdate3)

print(date1)

print(date2)

print(date3)

运行结果：

2019-05-02 00:00:00

从程序运行的结果来看，我们利用 dateutil 工具对几种常见的日期类型字符串做了转换，得到了正确的结果，这个会在许多应用场景中提高我们的工作效率。

2.3 提取日期中的要素信息

首先我们来看看一个经常用到的案例：获取当前日期时间的用法。

代码片段：

from datetime import datetime

from dateutil import parser

date = datetime.now()

print(date)

运行结果：

2019-05-02 12:23:42.571834

这时，我们再来思考一下，这里程序最终输出的格式是 2019-05-02 12:23:42.571834，存在着两方面的问题：

第一是：输出的是千篇一律的固定统一格式；

第二是：都到了秒以后的微秒级的时间精度了。

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