[新手-數據分析師]pandas學習未跟完的函數補齊

pd.Timestamp

pd.to_datetime

pd.date_range

pd.index

貌似Chrome一直崩潰，搞了老兩杯咖啡的時間都沒法解決。只好放棄治療了，在這篇中繼續未完成的事業，發一篇新的。😓😓😓！貌似最近自我陶醉在寫心得上，雖然來觀看的人寥寥無幾。不過，能讓本身開心的事情，仍是能夠繼續的。

##pd.Timestamp

print(pd.Timestamp('2016-11-23'))
stamp=pd.Timestamp('2016-11-23 9:58',tz='US/Eastern')
print(stamp)

就如其本名，時間戳。跟時間序列和日期範圍差很少,能夠用來作時區轉化。

##pd.to_datetime

df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
                       'month': [2, 3],
                       'day': [4, 5]})
print(pd.to_datetime(df))

將表明時間的字符轉化爲Timestamp對象。

更多細節參考：參考資料

##pd.date_range

day = pd.date_range('2016-11-15','2016-11-20')
month = pd.date_range('2016-1-15','2016-11-20',freq='M')
month1 = pd.date_range('2016-1-15','2016-11-20',freq=pd.tseries.offsets.DateOffset(months=1))
print(day)
print(month)
print(month1)

厲害了個人哥，產生一個DatetimeIndex，就是時間序列數據的索引。仔細看month和month1的差異，會用獲得的。

更多細節參考：參考資料

##pd.index

index = pd.date_range('11/1/2016', periods=8)

s = pd.Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), index=index,
		                  columns=['A', 'B', 'C'])
print(df.index)

Index:pandas數據操縱的鬼牌（行級索引）

pandas的經常使用函數介紹就應該over了，原本因該中規中矩的介紹一下其餘的。可是若是一直停留在理論上的話，仍是蠻耗費時間的。先抓一些能實際用得着的框架，而後再實際運用中去查漏補缺吧！

最近要CDA的考試，雖然實際運用很重要，然敲門磚一樣不可缺。啃題庫去！

所用代碼片斷：連接: https://pan.baidu.com/s/1c2NyKyW 密碼: gb73

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