Pandas日期處理的作用：將2018-01-01、1/1/2018等多種日期格式映射成統(tǒng)一的格式對象，在該對象上提供強大的功能支持

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幾個概念：

1. pd.to_datetime：pandas的一個函數(shù)，能將字符串、列表、series變成日期形式
2. Timestamp：pandas表示日期的對象形式
3. DatetimeIndex：pandas表示日期的對象列表形式

其中：

• DatetimeIndex是Timestamp的列表形式
• pd.to_datetime對單個日期字符串處理會得到Timestamp
• pd.to_datetime對日期字符串列表處理會得到DatetimeIndex

一、統(tǒng)計得到每周、每月、每季的最高溫度

1、讀取天氣數(shù)據(jù)到dataframe

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt  #畫圖需要的包

fpath = r"D:\node\nd\Pandas_study\pandas_test\beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)
# 替換掉溫度的后綴℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
print(df.head())

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2、將日期列轉(zhuǎn)換成pandas的日期

df.set_index(pd.to_datetime(df["ymd"]),inplace = True)
print(df.head())
print(df.index)

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3、方便的對DatetimeIndex進行查詢

獲取某個日期

a = df.loc["2018-01-01"]
print(a)

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b = df.loc["2018-01-05":"2018-01-10"]
print(b)

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c = df.loc["2018-03"].head()
print(c)

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d = df.loc["2018-07":"2018-09"].index
print(d)

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d = df.loc["2018"].index
print(d)

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4、方便的獲取周、月、季度

獲取周

a = df.index.isocalendar().week
print(a)

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b = df.index.month
print(b)

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c = df.index.quarter
print(c)

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5、統(tǒng)計每周、每月、每季的最高溫度

每周最高溫度

a = df.groupby(df.index.isocalendar().week)["bWendu"].max().head()
b = df.groupby(df.index.isocalendar().week)["bWendu"].max().plot()
plt.show()
print(a)

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b = df.groupby(df.index.month)["bWendu"].max().head()
c = df.groupby(df.index.month)["bWendu"].max().plot()
plt.show()
print(b)

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