内容简介：时间序列数据Time Series Data是在不同时间上收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于所描述现象随时间变化的情况。时间序列分析广泛应用于计量经济学模型中，通过寻找历史数据中某一现象的发展规律，对未来进行预测。时间序列数据作为时间序列分析的基础，学会如何对它进行巧妙地处理是非常必要的，Python中的Pandas库为我们提供了强大的时间序列数据处理的方法，本文会介绍其中常用的几个。
时间序列数据Time Series Data是在不同时间上收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于所描述现象随时间变化的情况。
时间序列分析广泛应用于计量经济学模型中，通过寻找历史数据中某一现象的发展规律，对未来进行预测。
时间序列数据作为时间序列分析的基础，学会如何对它进行巧妙地处理是非常必要的，Python中的Pandas库为我们提供了强大的时间序列数据处理的方法，本文会介绍其中常用的几个。
【工具】
- Python 3
- Tushare
01、时间格式转换
有时候，我们获得的原始数据并不是按照时间类型索引进行排列的，需要先进行时间格式的转换，为后续的操作和分析做准备。
这里介绍两种方法。第一种方法是用pandas.read_csv导入文件的时候，通过设置参数parse_dates和index_col，直接对日期列进行转换，并将其设置为索引。关于参数的详细解释，请查看文档【1】。
如下示例中，在没有设置参数之前，可以观察到数据集中的索引是数字0-208，'date'列的数据类型也不是日期。
In [8]: data = pd.read_csv('unemployment.csv')
In [9]: data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 209 entries, 0 to 208
Data columns (total 2 columns):
date 209 non-null object
UNRATE 209 non-null float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 3.3+ KB
设置参数parse_dates = ['date'] ，将数据类型转换成日期，再设置 index_col = 'date'，将这一列用作索引，结果如下。
In [11]: data = pd.read_csv('unemployment.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
In [12]: data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 209 entries, 2000-01-01 to 2017-05-01
Data columns (total 1 columns):
UNRATE 209 non-null float64
dtypes: float64(1)
memory usage: 13.3 KB
这时，索引变成了日期'20000101'-'2017-05-01'，数据类型是datetime。
第二种方法是在已经导入数据的情况下，用pd.to_datetime()【2】将列转换成日期类型，再用 df.set_index()【3】将其设置为索引，完成转换。
以tushare.pro上面的日线行情数据为例，我们把'trade_date'列转换成日期类型，并设置成索引。
import tushare as ts
import pandas as pd
pd.set_option('expand_frame_repr', False) # 列太多时不换行
pro = ts.pro_api()
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20180701', end_date='20180718')
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 13 entries, 0 to 12
Data columns (total 11 columns):
ts_code 13 non-null object
trade_date 13 non-null object
open 13 non-null float64
high 13 non-null float64
low 13 non-null float64
close 13 non-null float64
pre_close 13 non-null float64
change 13 non-null float64
pct_chg 13 non-null float64
vol 13 non-null float64
amount 13 non-null float64
dtypes: float64(9), object(2)
memory usage: 1.2+ KB
None
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])
df.set_index('trade_date', inplace=True)
df.sort_values('trade_date', ascending=True, inplace=True) # 升序排列
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 13 entries, 2018-07-02 to 2018-07-18
Data columns (total 10 columns):
ts_code 13 non-null object
open 13 non-null float64
high 13 non-null float64
low 13 non-null float64
close 13 non-null float64
pre_close 13 non-null float64
change 13 non-null float64
pct_chg 13 non-null float64
vol 13 non-null float64
amount 13 non-null float64
dtypes: float64(9), object(1)
memory usage: 1.1+ KB
打印出前5行，效果如下。
df.head() Out[15]: ts_code open high low close pre_close change pct_chg vol amount trade_date 2018-07-02 000001.SZ 9.05 9.05 8.55 8.61 9.09 -0.48 -5.28 1315520.13 1158545.868 2018-07-03 000001.SZ 8.69 8.70 8.45 8.67 8.61 0.06 0.70 1274838.57 1096657.033 2018-07-04 000001.SZ 8.63 8.75 8.61 8.61 8.67 -0.06 -0.69 711153.37 617278.559 2018-07-05 000001.SZ 8.62 8.73 8.55 8.60 8.61 -0.01 -0.12 835768.77 722169.579 2018-07-06 000001.SZ 8.61 8.78 8.45 8.66 8.60 0.06 0.70 988282.69 852071.526
02、时间周期转换
在完成时间格式转换之后，我们就可以进行后续的日期操作了。下面介绍一下如何对时间序列数据进行重采样resampling。
重采样指的是将时间序列从⼀个频率转换到另⼀个频率的处理过程。将⾼频率数据聚合到低频率称为降采样downsampling，如将股票的日线数据转换成周线数据，⽽将低频率数据转换到⾼频率则称为升采样upsampling，如将股票的周线数据转换成日线数据。
降采样：以日线数据转换周线数据为例。继续使用上面的tushare.pro日线行情数据，选出特定的几列。
df = df[['ts_code', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol']] # 单位：成交量 （手） ts_code open high low close vol trade_date 2018-07-02 000001.SZ 9.05 9.05 8.55 8.61 1315520.13 2018-07-03 000001.SZ 8.69 8.70 8.45 8.67 1274838.57 2018-07-04 000001.SZ 8.63 8.75 8.61 8.61 711153.37 2018-07-05 000001.SZ 8.62 8.73 8.55 8.60 835768.77 2018-07-06 000001.SZ 8.61 8.78 8.45 8.66 988282.69 2018-07-09 000001.SZ 8.69 9.03 8.68 9.03 1409954.60 2018-07-10 000001.SZ 9.02 9.02 8.89 8.98 896862.02 2018-07-11 000001.SZ 8.76 8.83 8.68 8.78 851296.70 2018-07-12 000001.SZ 8.60 8.97 8.58 8.88 1140492.31 2018-07-13 000001.SZ 8.92 8.94 8.82 8.88 603378.21 2018-07-16 000001.SZ 8.85 8.90 8.69 8.73 689845.58 2018-07-17 000001.SZ 8.74 8.75 8.66 8.72 375356.33 2018-07-18 000001.SZ 8.75 8.85 8.69 8.70 525152.77
为了方便大家观察，把这段时间的日历附在下面，'2018-07-02'正好是星期一。
转换的思路是这样的，以日历中的周进行聚合，如'20180702'-'20180708'，取该周期内，日线开盘价的第一个值作为周开盘价，日线最高价的最大值作为周最高价，日线最低价的最小值作为周最低价，日线收盘价的最后一个值作为周最收盘价，日线最高价的最大值作为周最高价，日线成交量的求和作为周成交量(手)，如下图黄色方框所示。
我们可以通过.resample()【4】方法实现上述操作，对DataFrame和Series都适用。其中，参数rule设置需要转换成的频率，'1W'是一周。
具体转换的代码如下，日期默认为本周的星期日，如果周期内数据不全，如'20180722'这周只有3行数据，也会按照上述方法进行转换。
freq = '1W' df_weekly = df[['open']].resample(rule=freq).first() df_weekly['high'] = df['high'].resample(rule=freq).max() df_weekly['low'] = df['low'].resample(rule=freq).min() df_weekly['close'] = df['close'].resample(rule=freq).last() df_weekly['vol'] = df['vol'].resample(rule=freq).sum() df_weekly Out[33]: open high low close vol trade_date 2018-07-08 9.05 9.05 8.45 8.66 5125563.53 2018-07-15 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84 2018-07-22 8.85 8.90 8.66 8.70 1590354.68
升采样：以周线数据转换日线数据为例。继续使用上面刚刚转换好的周线数据，我们再试着把它转换成日线数据。先通过.resample('D').asfreq()【5】方法，将周线数据的频率转换成日线，效果如下。
df_daily = df_weekly.resample('D').asfreq()
print(df_daily)
Out[52]:
open high low close vol
trade_date
2018-07-08 9.05 9.05 8.45 8.66 5125563.53
2018-07-09 NaN NaN NaN NaN NaN
2018-07-10 NaN NaN NaN NaN NaN
2018-07-11 NaN NaN NaN NaN NaN
2018-07-12 NaN NaN NaN NaN NaN
2018-07-13 NaN NaN NaN NaN NaN
2018-07-14 NaN NaN NaN NaN NaN
2018-07-15 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-16 NaN NaN NaN NaN NaN
2018-07-17 NaN NaN NaN NaN NaN
2018-07-18 NaN NaN NaN NaN NaN
2018-07-19 NaN NaN NaN NaN NaN
2018-07-20 NaN NaN NaN NaN NaN
2018-07-21 NaN NaN NaN NaN NaN
2018-07-22 8.85 8.90 8.66 8.70 1590354.68
结果中出现了很多空值，需要我们按照一定的方法进行填充，可以通过添加.ffill()或者.bfill()实现。
其中，.ffill()代表用前值进行填充，也就是用前面的非空值对后面的NaN值进行填充，如'20180709'-20180714' 的NaN值都等于'20180708'这一行的非空值，效果如下。
df_daily = df_weekly.resample('D').ffill()
df_daily
Out[54]:
open high low close vol
trade_date
2018-07-08 9.05 9.05 8.45 8.66 5125563.53
2018-07-09 9.05 9.05 8.45 8.66 5125563.53
2018-07-10 9.05 9.05 8.45 8.66 5125563.53
2018-07-11 9.05 9.05 8.45 8.66 5125563.53
2018-07-12 9.05 9.05 8.45 8.66 5125563.53
2018-07-13 9.05 9.05 8.45 8.66 5125563.53
2018-07-14 9.05 9.05 8.45 8.66 5125563.53
2018-07-15 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-16 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-17 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-18 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-19 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-20 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-21 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-22 8.85 8.90 8.66 8.70 1590354.68
同理，.bfill()代表用后值对空值进行填充，效果如下。
df_daily = df_weekly.resample('D').bfill()
df_daily
Out[55]:
open high low close vol
trade_date
2018-07-08 9.05 9.05 8.45 8.66 5125563.53
2018-07-09 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-10 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-11 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-12 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-13 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-14 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-15 8.69 9.03 8.58 8.88 4901983.84
2018-07-16 8.85 8.90 8.66 8.70 1590354.68
2018-07-17 8.85 8.90 8.66 8.70 1590354.68
2018-07-18 8.85 8.90 8.66 8.70 1590354.68
2018-07-19 8.85 8.90 8.66 8.70 1590354.68
2018-07-20 8.85 8.90 8.66 8.70 1590354.68
2018-07-21 8.85 8.90 8.66 8.70 1590354.68
2018-07-22 8.85 8.90 8.66 8.70 1590354.68
03、时间窗口函数
当我们想要比较数据在相同时间窗口的不同特征和变化时，可以借助窗口函数rolling【6】进行计算。
看一个实例：计算股票收盘价的移动平均值。
df = df[['ts_code', 'close']] df Out[58]: ts_code close trade_date 2018-07-02 000001.SZ 8.61 2018-07-03 000001.SZ 8.67 2018-07-04 000001.SZ 8.61 2018-07-05 000001.SZ 8.60 2018-07-06 000001.SZ 8.66 2018-07-09 000001.SZ 9.03 2018-07-10 000001.SZ 8.98 2018-07-11 000001.SZ 8.78 2018-07-12 000001.SZ 8.88 2018-07-13 000001.SZ 8.88 2018-07-16 000001.SZ 8.73 2018-07-17 000001.SZ 8.72 2018-07-18 000001.SZ 8.70
调用rolling函数，通过设置参数window的值规定窗口大小，这里设置为3，并且调用.mean()方法计算窗口期为3天的均值，结果如下。
其中，'20180704'当天的平均值等于'20180702'-'20180704'三天的收盘价取平均的结果，'20180705'当天的平均值等于'20180703'-'20180705'三天的收盘价取平均的结果，以此类推。
df['MA3'] = df['close'].rolling(3).mean() df Out[76]: ts_code close MA3 trade_date 2018-07-02 000001.SZ 8.61 NaN 2018-07-03 000001.SZ 8.67 NaN 2018-07-04 000001.SZ 8.61 8.630000 2018-07-05 000001.SZ 8.60 8.626667 2018-07-06 000001.SZ 8.66 8.623333 2018-07-09 000001.SZ 9.03 8.763333 2018-07-10 000001.SZ 8.98 8.890000 2018-07-11 000001.SZ 8.78 8.930000 2018-07-12 000001.SZ 8.88 8.880000 2018-07-13 000001.SZ 8.88 8.846667 2018-07-16 000001.SZ 8.73 8.830000 2018-07-17 000001.SZ 8.72 8.776667 2018-07-18 000001.SZ 8.70 8.716667
还有一个常用的窗口函数是expanding，每增加一行数据，窗口会相应的增大。比如，我们想计算某只股票每天的累计涨跌幅，就可以调用此函数。
df = df[['ts_code', 'pct_chg']] # 列pct_chg单位是(%) Out[71]: ts_code pct_chg trade_date 2018-07-02 000001.SZ -5.28 2018-07-03 000001.SZ 0.70 2018-07-04 000001.SZ -0.69 2018-07-05 000001.SZ -0.12 2018-07-06 000001.SZ 0.70 2018-07-09 000001.SZ 4.27 2018-07-10 000001.SZ -0.55 2018-07-11 000001.SZ -2.23 2018-07-12 000001.SZ 2.78 2018-07-13 000001.SZ 0.00 2018-07-16 000001.SZ -1.69 2018-07-17 000001.SZ -0.11 2018-07-18 000001.SZ -0.23
对列'pct_chg'调用窗口函数expanding，再调用.sum()方法求累计值。
df['cum_pct_chg'] = df['pct_chg'].expanding().sum() df Out[78]: ts_code pct_chg cum_pct_chg trade_date 2018-07-02 000001.SZ -5.28 -5.28 2018-07-03 000001.SZ 0.70 -4.58 2018-07-04 000001.SZ -0.69 -5.27 2018-07-05 000001.SZ -0.12 -5.39 2018-07-06 000001.SZ 0.70 -4.69 2018-07-09 000001.SZ 4.27 -0.42 2018-07-10 000001.SZ -0.55 -0.97 2018-07-11 000001.SZ -2.23 -3.20 2018-07-12 000001.SZ 2.78 -0.42 2018-07-13 000001.SZ 0.00 -0.42 2018-07-16 000001.SZ -1.69 -2.11 2018-07-17 000001.SZ -0.11 -2.22 2018-07-18 000001.SZ -0.23 -2.45
04、总结
本文介绍了Pandas库中处理时间序列数据的几种常用方法。
在时间格式转换部分，介绍了两种将时间转化成日期类型的方法，分别是通过设置参数parse_dates和调用方法pd.to_datetime()。
接着，介绍了时间周期的转换，通过调用.resample()方法实现，包括降采样和升采样。
最后，介绍两个常用的窗口函数rolling和expanding。
希望大家能灵活掌握本文中提到的方法，并应用到实际工作和学习中去!
译者简介：
Little monster，北京第二外国语学院国际商务专业研一在读，目前在学习 Python 编程和量化投资相关知识。
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
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