fill怎么用([xi xi(end) xi(1)],[y(idx) 0 0],'m','facealpha',.2,'edgecolor','non

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-09-13 15:56 标签： /fill

时间序列是很重要的时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据格式。时间序列的意义取决于具体的应用场景主要有以下几种：

  • 时间戳（timestamp），特定的时刻

  • 固定时期（period）如2015年全年

  • 时间间隔（interval），由起始和结束时间戳表示就是说，时期可以是时间间隔的特例

  • 实验或过程时间，每个时间点都是相对于特定起始时间的一个度量例如，自从放入烤箱时起每秒钟饼干的直径。

pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法因此可以高效处理非常大的时间序列，轻松进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等也就是说，大部分都对金融和经济数据尤為有用当然也可以用它们来分析服务器日志数据。

1、日期和时间数据类型及工具

Python标准库中包含用于日期（date）、时间（time）数据的数据类型而且还有日历方面的功能。主要会用到datetime、time、calendar模块

print tz #这里的输出已经和课本上不一样，估计是进行了简化使得更方便了
#在生成日期范围嘚时候还可以加上一个时区集 #从单纯到本地化的转换是通过tz_localize方法处理的： #一旦被转换为某个特定时期，就可以用tz_convert将其转换到其他时区了

跟時间序列和日期序列差不多Timestamp对象也能被从单纯型（navie）本地化为time zone-aware，并从一个时区转换为另一个时区

#时区意识型Timestamp对象在内部保存了一个UTC时間戳值（自1970年1月1日起的纳秒数），这个UTC值在时区转换过程中是不会变化的 #当使用pandas的DataOffset对象执行运算时会自动关注“夏时令”…………

如果時间时间时区不同，那么结果就会是UTC时间由于时间戳其实是以UTC储存的，索引计算很方便

#注意naive是不能直接转换为时区的，必须先转换为localize洅进行转换

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