3个有用的Pandas技巧在处理日期时间数据时

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日期和时间数据随处可见！掌握操作它的技巧！

无论您从事哪个行业，时间序列数据总是存在的。通过分析这些数据，您可以探索其中隐藏的趋势和模式，从而获得有价值的见解。这将最终帮助您基于历史数据进行数据驱动的决策和计划。

在我之前的文章中，您可以探索在Python中处理此类数据的3个有用技巧。然而，当您在pandas DataFrame中处理这种时间序列数据时，最好使用pandas的类和函数。

当您将数据读入pandas DataFrame时，pandas通常将其存储为字符串或对象数据类型。为了有效地分析这些数据，您需要将其转换为DateTime数据类型。

在本文中，您将探索使用pandas处理时间序列数据的3个经过测试和节省时间的技巧。您将探索pandas中的一系列类和函数，以有效地处理日期和时间数据。

让我们来设置场景-读取一个名为df的虚拟销售数据的DataFrame！

df = pd.read_csv("Dummy_dates_sales.csv")df.head()

这是一个简单的100 x 2数据集，包含日期时间列Dates和整数列Sales。我使用Python包Faker创建了这个数据集，您可以从我的GitHub仓库免费获取！

在处理时间序列数据之前，重要的是检查pandas是否正确识别了它们的数据类型。如果没有，那么您需要将其转换为datetime数据类型。

让我们来检查一下-

df.info()

在这里，pandas将这些值读入Dates列中的字符串。因此，为了充分利用这些日期时间数据，您需要将其转换为日期时间数据类型。