python中时间序列数据的一些处理方式
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发布时间：2022-11-22 00:08
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时间：2024-11-18 00:26
datetime.timedelta对象代表两个时间之间的时间差，两个date或datetime对象相减就可以返回一个timedelta对象。
利用以下数据进行说明：
如果我们发现时间相关内容的变量为int,float,str等类型，不方便后面的分析，就需要使用该函数转化为常用的时间变量格式：pandas.to_datetime
转换得到的时间单位如下：
如果时间序列格式不统一，pd.to_datetime()的处理方式：
当然，正确的转换是这样的：
第一步：to_datetime()
第二步：astype(datetime64[D]),astype(datetime64[M])
本例中：
order_dt_diff必须是Timedelta('0 days 00:00:00')格式，可能是序列使用了diff()
或者pct_change()。
前者往往要通过'/np.timedelta'去掉单位days。后者其实没有单位。
假如我们要统计某共享单车一天内不同时间点的用户使用数据，例如
还有其他维度的提取，年、月、日、周，参见：
Datetime properties
注意：.dt的对象必须为pandas.Series,而不可以是Series中的单个元素
