利用python进行数据分析 第十一章 时间序列

2023-12-14 07:36:47
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济
学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序
列。很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据? 种规律定期出现的（比如每15秒、
每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移
量。时间序列数据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2007年1月或2010年全年。
时间间隔（interval），由起始和结束时间戳表示。时期（period）可以被看做间隔
（interval）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，从放入烤箱时起，
每秒钟饼干的直径。
本章主要讲解前3种时间序列。许多技术都可用于处理实验型时间序列，其索引可能是一个整数或
浮点数（表示从实验开始算起已经过去的时间）。最简单也最常见的时间序列都是用时间戳进行索
引的。
? 示：pandas也支持基于timedeltas的指数，它可以有效代表实验或经过的时间。这本书不
涉及timedelta指数，但你可以学习pandas的文档（ http://pandas.pydata.org/）。
pandas? 供了许多内置的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序
列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。有些工具特别适合金
融和经济应用，你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。

11.1 日期和时间数据类型及工具

Python标准库包含用于日期（date）和时间（time）数据的数据类型，而且还有日历方面的功能。
我们主要会用到datetime、time以及calendar模块。datetime.datetime（也可以简写为datetime）
是用得最多的数据类型： 
In [10]: from datetime import datetime
In [11]: now = datetime.now()
In [12]: now
Out[12]: datetime.datetime(2017, 9, 25, 14, 5, 52, 72973)
In [13]: now.year, now.month, now.day
Out[13]: (2017, 9, 25)

datetime以毫秒形式存储日期和时间。timedelta表示两个datetime对象之间的时间差： 
In [14]: delta = datetime(2011, 1, 7) - datetime(2008, 6, 24, 8, 15)
In [15]: delta
Out[15]: datetime.timedelta(926, 56700)
In [16]: delta.days
Out[16]: 926
In [17]: delta.seconds
Out[17]: 56700

可以给datetime对象加上（或减去）一个或多个timedelta，这样会产生一个新对象： 
In [18]: from datetime import timedelta
In [19]: start = datetime(2011, 1, 7)
In [20]: start + timedelta(12)
Out[20]: datetime.datetime(2011, 1, 19, 0, 0)
In [21]: start - 2 * timedelta(12)
Out[21]: datetime.datetime(2010, 12, 14, 0, 0)

datetime模块中的数据类型参见表10-1。虽然本章主要讲的是pandas数据类型和高级时间序列处
理，但你肯定会在Python的其他地方遇到有关datetime的数据类型。
表11-1 datetime模块中的数据类型
tzinfo 存储时区信息的基本类型

字符串和datetime的相互转换

利用str或strftime方法（传入一个格式化字符串），datetime对象和pandas的Timestamp对象（稍
后就会介绍）可以被格式化为字符串： 
In [22]: stamp = datetime(2011, 1, 3)
In [23]: str(stamp)
Out[23]: '2011-01-03 00:00:00'
In [24]: stamp.strftime('%Y-%m-%d')
Out[24]: '2011-01-03'

表11-2列出了全部的格式化编码。
表11-2 datetime格式定义（兼容ISO C89）
datetime.strptime可以用这些格式化编码将字符串转换为日期： 
In [25]: value = '2011-01-03'
In [26]: datetime.strptime(value, '%Y-%m-%d')
Out[26]: datetime.datetime(2011, 1, 3, 0, 0)
In [27]: datestrs = ['7/6/2011', '8/6/2011']
In [28]: [datetime.strptime(x, '%m/%d/%Y') for x in datestrs]
Out[28]:
[datetime.datetime(2011, 7, 6, 0, 0),
datetime.datetime(2011, 8, 6, 0, 0)]

datetime.strptime是通过已知格式进行日期解析的最佳方式。但是每次都要编写格式定义是很麻烦
的事情，尤其是对于一些常见的日期格式。这种情况下，你可以用dateutil这个第三方包中的
parser.parse方法（pandas中已经自动安装好了）： 
In [29]: from dateutil.parser import parse
In [30]: parse('2011-01-03')
Out[30]: datetime.datetime(2011, 1, 3, 0, 0)

dateutil可以解析几乎所有人类能够理解的日期表示形式：

In [31]: parse('Jan 31, 1997 10:45 PM')
Out[31]: datetime.datetime(1997, 1, 31, 22, 45)

在国际通用的格式中，日出现在月的前面很普遍，传入dayfirst=True即可解决这个问题：

In [32]: parse('6/12/2011', dayfirst=True)
Out[32]: datetime.datetime(2011, 12, 6, 0, 0)

pandas通常是用于处理成组日期的，不管这些日期是DataFrame的轴索引还是列。to_datetime方

法可以解析多种不同的日期表示形式。对标准日期格式（如ISO8601）的解析非常快： 
In [33]: datestrs = ['2011-07-06 12:00:00', '2011-08-06 00:00:00']
In [34]: pd.to_datetime(datestrs)
Out[34]: DatetimeIndex(['2011-07-06 12:00:00', '2011-08-06 00:00:00'], dtype='dat
etime64[ns]', freq=None)

它还可以处理缺失值（None、空字符串等）： 

In [35]: idx = pd.to_datetime(datestrs + [None])
In [36]: idx
Out[36]: DatetimeIndex(['2011-07-06 12:00:00', '2011-08-06 00:00:00', 'NaT'], dty
pe='datetime64[ns]', freq=None)
In [37]: idx[2]
Out[37]: NaT
In [38]: pd.isnull(idx)
Out[38]: array([False, False, True], dtype=bool)
NaT（Not a Time）是pandas中时间戳数据的null值。

注意：dateutil.parser是一个实用但不完美的工具。比如说，它会把一些原本不是日期的字符

串认作是日期（比如"42"会被解析为2042年的今天）。
datetime对象还有一些特定于当前环境（位于不同国家或使用不同语言的系统）的格式化选项。例
如，德语或法语系统所用的月份简写就与英语系统所用的不同。表11-3进行了总结。
表11-3 特定于当前环境的日期格式

11.2 时间序列基础

pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳（通常以Python字符串或datatime对象表示）为索引
的Series： 
In [39]: from datetime import datetime
In [40]: dates = [datetime(2011, 1, 2), datetime(2011, 1, 5),
....: datetime(2011, 1, 7), datetime(2011, 1, 8),
....: datetime(2011, 1, 10), datetime(2011, 1, 12)]
In [41]: ts = pd.Series(np.random.randn(6), index=dates)
In [42]: ts
Out[42]:
2011-01-02 -0.204708
2011-01-05 0.478943
2011-01-07 -0.519439
2011-01-08 -0.555730
2011-01-10 1.965781
2011-01-12 1.393406
dtype: float64
这些datetime对象实际上是被放在一个DatetimeIndex中的： 
In [43]: ts.index
Out[43]:
DatetimeIndex(['2011-01-02', '2011-01-05', '2011-01-07', '2011-01-08',
'2011-01-10', '2011-01-12'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
跟其他Series一样，不同索引的时间序列之间的算术运算会自动按日期对齐： 
In [44]: ts + ts[::2]
Out[44]:
2011-01-02 -0.409415
2011-01-05 NaN
2011-01-07 -1.038877
2011-01-08 NaN
2011-01-10 3.931561
2011-01-12 NaN
dtype: float64
ts[::2] 是每隔两个取一个。
pandas用NumPy的datetime64数据类型以纳秒形式存储时间戳： 
In [45]: ts.index.dtype
Out[45]: dtype('<M8[ns]')
DatetimeIndex中的各个标量值是pandas的Timestamp对象：
In [46]: stamp = ts.index[0]
In [47]: stamp
Out[47]: Timestamp('2011-01-02 00:00:00')
只要有需要，TimeStamp可以随时自动转换为datetime对象。此外，它还可以存储频率信息（如果
有的话），且知道如何执行时区转换以及其他操作。稍后将对此进行详细讲解。
索引、选取、子集构造
当你根据标签索引选取数据时，时间序列和其它的pandas.Series很像： 
In [48]: stamp = ts.index[2]
In [49]: ts[stamp]
Out[49]: -0.51943871505673811
还有一种更为方便的用法：传入一个可以被解释为日期的字符串： 
In [50]: ts['1/10/2011']
Out[50]: 1.9657805725027142
In [51]: ts['20110110']
Out[51]: 1.9657805725027142

对于较长的时间序列，只需传入“年”或“年月”即可轻松选取数据的切片： 

In [52]: longer_ts = pd.Series(np.random.randn(1000),
....: index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
In [53]: longer_ts
Out[53]:
2000-01-01 0.092908
2000-01-02 0.281746
2000-01-03 0.769023
2000-01-04 1.246435
2000-01-05 1.007189
2000-01-06 -1.296221
2000-01-07 0.274992
2000-01-08 0.228913
2000-01-09 1.352917
2000-01-10 0.886429
...
2002-09-17 -0.139298
2002-09-18 -1.159926
2002-09-19 0.618965
2002-09-20 1.373890
2002-09-21 -0.983505
2002-09-22 0.930944
2002-09-23 -0.811676
2002-09-24 -1.830156
2002-09-25 -0.138730
2002-09-26 0.334088
Freq: D, Length: 1000, dtype: float64
In [54]: longer_ts['2001']
Out[54]:
2001-01-01 1.599534
2001-01-02 0.474071
2001-01-03 0.151326
2001-01-04 -0.542173
2001-01-05 -0.475496
2001-01-06 0.106403
2001-01-07 -1.308228
2001-01-08 2.173185
2001-01-09 0.564561
2001-01-10 -0.190481
...
2001-12-22 0.000369
2001-12-23 0.900885
2001-12-24 -0.454869
2001-12-25 -0.864547
2001-12-26 1.129120
2001-12-27 0.057874
2001-12-28 -0.433739
2001-12-29 0.092698
2001-12-30 -1.397820
2001-12-31 1.457823
Freq: D, Length: 365, dtype: float64
这里，字符串“2001”被解释成年，并根据它选取时间区间。指定月也同样奏效： 
In [55]: longer_ts['2001-05']
Out[55]:
2001-05-01 -0.622547
2001-05-02 0.936289
2001-05-03 0.750018
2001-05-04 -0.056715
2001-05-05 2.300675
2001-05-06 0.569497
2001-05-07 1.489410
2001-05-08 1.264250
2001-05-09 -0.761837
2001-05-10 -0.331617
...
2001-05-22 0.503699
2001-05-23 -1.387874
2001-05-24 0.204851
2001-05-25 0.603705
2001-05-26 0.545680
2001-05-27 0.235477
2001-05-28 0.111835
2001-05-29 -1.251504
2001-05-30 -2.949343
2001-05-31 0.634634
Freq: D, Length: 31, dtype: float64
datetime对象也可以进行切片： 
In [56]: ts[datetime(2011, 1, 7):]
Out[56]:
2011-01-07 -0.519439
2011-01-08 -0.555730
2011-01-10 1.965781
2011-01-12 1.393406
dtype: float64
由于大部分时间序列数据都是按照时间先后排序的，因此你也可以用不存在于该时间序列中的时间
戳对其进行切片（即范围查询）： 
In [57]: ts
Out[57]:
2011-01-02 -0.204708
2011-01-05 0.478943
2011-01-07 -0.519439
2011-01-08 -0.555730
2011-01-10 1.965781
2011-01-12 1.393406
dtype: float64
In [58]: ts['1/6/2011':'1/11/2011']
Out[58]:
2011-01-07 -0.519439
2011-01-08 -0.555730
2011-01-10 1.965781
dtype: float64
跟之前一样，你可以传入字符串日期、datetime或Timestamp。注意，这样切片所产生的是原时间
序列的视图，跟NumPy数组的切片运算是一样的。
这意味着，没有数据被复制，对切片进行修改会反映到原始数据上。
此外，还有一个等价的实例方法也可以截取两个日期之间TimeSeries： 
In [59]: ts.truncate(after='1/9/2011')
Out[59]:
2011-01-02 -0.204708
2011-01-05 0.478943
2011-01-07 -0.519439
2011-01-08 -0.555730
dtype: float64
面这些操作对DataFrame也有效。例如，对DataFrame的行进行索引： 
In [60]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=100, freq='W-WED')
In [61]: long_df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4),
....: index=dates,
....: columns=['Colorado', 'Texas',
....: 'New York', 'Ohio'])
In [62]: long_df.loc['5-2001']
Out[62]:
Colorado Texas New York Ohio
2001-05-02 -0.006045 0.490094 -0.277186 -0.707213
2001-05-09 -0.560107 2.735527 0.927335 1.513906
2001-05-16 0.538600 1.273768 0.667876 -0.969206
2001-05-23 1.676091 -0.817649 0.050188 1.951312
2001-05-30 3.260383 0.963301 1.201206 -1.852001

带有重复索引的时间序列

在? 些应用场景中，可能会存在多个观测数据落在同一个时间点上的情况。下面就是一个例子： 
In [63]: dates = pd.DatetimeIndex(['1/1/2000', '1/2/2000', '1/2/2000',
....: '1/2/2000', '1/3/2000'])
In [64]: dup_ts = pd.Series(np.arange(5), index=dates)
In [65]: dup_ts
Out[65]:
2000-01-01 0
2000-01-02 1
2000-01-02 2
2000-01-02 3
2000-01-03 4
dtype: int64
通过检查索引的is_unique属性，我们就可以知道它是不是唯一的： 
In [66]: dup_ts.index.is_unique
Out[66]: False

对这个时间序列进行索引，要么产生标量值，要么产生切片，具体要看所选的时间点是否重复

In [67]: dup_ts['1/3/2000'] # not duplicated
Out[67]: 4
In [68]: dup_ts['1/2/2000'] # duplicated
Out[68]:
2000-01-02 1
2000-01-02 2
2000-01-02 3
dtype: int64

假设你想要对具有非唯一时间戳的数据进行聚合。一个办法是使用groupby，并传入level=0

In [69]: grouped = dup_ts.groupby(level=0)
In [70]: grouped.mean()
Out[70]:
2000-01-01 0
2000-01-02 2
2000-01-03 4
dtype: int64
In [71]: grouped.count()
Out[71]:
2000-01-01 1
2000-01-02 3
2000-01-03 1
dtype: int64

11.3 日期的范围、频率以及移动

pandas中的原生时间序列一般被认为是不规则的，也就是说，它们没有固定的频率。对于大部分
应用程序而言，这是无所谓的。但是，它常常需要以? 种相对固定的频率进行分析，比如每日、每
月、每15分钟等（这样自然会在时间序列中引入缺失值）。幸运的是，pandas有一整套标准时间
序列频率以及用于重采样、频率推断、生成固定频率日期范围的工具。例如，我们可以将之前那个
时间序列转换为一个具有固定频率（每日）的时间序列，只需调用resample即可： 
In [72]: ts
Out[72]:
2011-01-02 -0.204708
2011-01-05 0.478943
2011-01-07 -0.519439
2011-01-08 -0.555730
2011-01-10 1.965781
2011-01-12 1.393406
dtype: float64
In [73]: resampler = ts.resample('D')
字符串“D”是每天的意思。
频率的转换（或重采样）是一个比较大的主题，稍后将专门用一节来进行讨论（11.6小节）。这
里，我将告诉你如何使用基本的频率和它的倍数。

生成日期范围

虽然我之前用的时候没有明说，但你可能已经猜到pandas.date_range可用于根据指定的频率生成
指定长度的DatetimeIndex： 
In [74]: index = pd.date_range('2012-04-01', '2012-06-01')
In [75]: index
Out[75]:
DatetimeIndex(['2012-04-01', '2012-04-02', '2012-04-03', '2012-04-04',
'2012-04-05', '2012-04-06', '2012-04-07', '2012-04-08',
'2012-04-09', '2012-04-10', '2012-04-11', '2012-04-12',
'2012-04-13', '2012-04-14', '2012-04-15', '2012-04-16',
'2012-04-17', '2012-04-18', '2012-04-19', '2012-04-20',
'2012-04-21', '2012-04-22', '2012-04-23', '2012-04-24',
'2012-04-25', '2012-04-26', '2012-04-27', '2012-04-28',
'2012-04-29', '2012-04-30', '2012-05-01', '2012-05-02',
'2012-05-03', '2012-05-04', '2012-05-05', '2012-05-06',
'2012-05-07', '2012-05-08', '2012-05-09', '2012-05-10',
'2012-05-11', '2012-05-12', '2012-05-13', '2012-05-14',
'2012-05-15', '2012-05-16', '2012-05-17', '2012-05-18',
'2012-05-19', '2012-05-20', '2012-05-21', '2012-05-22',
'2012-05-23', '2012-05-24', '2012-05-25', '2012-05-26',
'2012-05-27', '2012-05-28', '2012-05-29', '2012-05-30',
'2012-05-31', '2012-06-01'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
默认情况下，date_range会产生按天计算的时间点。如果只传入起始或结束日期，那就还得传入
一个表示一段时间的数字： 
In [76]: pd.date_range(start='2012-04-01', periods=20)
Out[76]:
DatetimeIndex(['2012-04-01', '2012-04-02', '2012-04-03', '2012-04-04',
'2012-04-05', '2012-04-06', '2012-04-07', '2012-04-08',
'2012-04-09', '2012-04-10', '2012-04-11', '2012-04-12',
'2012-04-13', '2012-04-14', '2012-04-15', '2012-04-16',
'2012-04-17', '2012-04-18', '2012-04-19', '2012-04-20'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
In [77]: pd.date_range(end='2012-06-01', periods=20)
Out[77]:
DatetimeIndex(['2012-05-13', '2012-05-14', '2012-05-15', '2012-05-16',
'2012-05-17', '2012-05-18', '2012-05-19', '2012-05-20',
'2012-05-21', '2012-05-22', '2012-05-23', '2012-05-24',
'2012-05-25', '2012-05-26', '2012-05-27','2012-05-28',
'2012-05-29', '2012-05-30', '2012-05-31', '2012-06-01'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
起始和结束日期定义了日期索引的严格边界。例如，如果你想要生成一个由每月最后一个工作日组
成的日期索引，可以传入"BM"频率（表示business end of month，表11-4是频率列表），这样就
只会包含时间间隔内（或刚好在边界上的）符合频率要求的日期： 
In [78]: pd.date_range('2000-01-01', '2000-12-01', freq='BM')
Out[78]:
DatetimeIndex(['2000-01-31', '2000-02-29', '2000-03-31', '2000-04-28',
'2000-05-31', '2000-06-30', '2000-07-31', '2000-08-31',
'2000-09-29', '2000-10-31', '2000-11-30'],
dtype='datetime64[ns]', freq='BM')
表11-4 基本的时间序列频率（不完整）
date_range默认会保留起始和结束时间戳的时间信息（如果有的话）： 
In [79]: pd.date_range('2012-05-02 12:56:31', periods=5)
Out[79]:
DatetimeIndex(['2012-05-02 12:56:31', '2012-05-03 12:56:31',
'2012-05-04 12:56:31', '2012-05-05 12:56:31',
'2012-05-06 12:56:31'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
有时，虽然起始和结束日期带有时间信息，但你希望产生一组被规范化（normalize）到午夜的时
间戳。normalize选项即可实现该功能： 
In [80]: pd.date_range('2012-05-02 12:56:31', periods=5, normalize=True)
Out[80]:
DatetimeIndex(['2012-05-02', '2012-05-03', '2012-05-04', '2012-05-05',
'2012-05-06'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')

频率和日期偏移量

pandas中的频率是由一个基础频率（base frequency）和一个乘数组成的。基础频率通常以一个
字符串别名表示，比如"M"表示每月，"H"表示每小时。对于每个基础频率，都有一个被称为日期偏
移量（date offset）的对象与之对应。例如，按小时计算的频率可以用Hour类表示： 
In [81]: from pandas.tseries.offsets import Hour, Minute
In [82]: hour = Hour()
In [83]: hour
Out[83]: <Hour>
传入一个整数即可定义偏移量的倍数： 
In [84]: four_hours = Hour(4)
In [85]: four_hours
Out[85]: <4 * Hours>
一般来说，无需明确创建这样的对象，只需使用诸如"H"或"4H"这样的字符串别名即可。在基础频
率前面放上一个整数即可创建倍数： 
In [86]: pd.date_range('2000-01-01', '2000-01-03 23:59', freq='4h')
Out[86]:
DatetimeIndex(['2000-01-01 00:00:00', '2000-01-01 04:00:00',
'2000-01-01 08:00:00', '2000-01-01 12:00:00',
'2000-01-01 16:00:00', '2000-01-01 20:00:00',
'2000-01-02 00:00:00', '2000-01-02 04:00:00',
'2000-01-02 08:00:00', '2000-01-02 12:00:00',
'2000-01-02 16:00:00', '2000-01-02 20:00:00',
'2000-01-03 00:00:00', '2000-01-03 04:00:00',
'2000-01-03 08:00:00', '2000-01-03 12:00:00',
'2000-01-03 16:00:00', '2000-01-03 20:00:00'],
dtype='datetime64[ns]', freq='4H')
大部分偏移量对象都可通过加法进行连接： 
In [87]: Hour(2) + Minute(30)
Out[87]: <150 * Minutes>
同理，你也可以传入频率字符串（如"2h30min"），这种字符串可以被高效地解析为等效的表达
式： 
In [88]: pd.date_range('2000-01-01', periods=10, freq='1h30min')
Out[88]:
DatetimeIndex(['2000-01-01 00:00:00', '2000-01-01 01:30:00',
'2000-01-01 03:00:00', '2000-01-01 04:30:00',
'2000-01-01 06:00:00', '2000-01-01 07:30:00',
'2000-01-01 09:00:00', '2000-01-01 10:30:00',
'2000-01-01 12:00:00', '2000-01-01 13:30:00'],
dtype='datetime64[ns]', freq='90T')
有些频率所? 述的时间点并不是均匀分隔的。例如，"M"（日历月末）和"BM"（每月最后一个工作
日）就取决于每月的天数，对于后者，还要考虑月末是不是周末。由于没有更好的术语，我将这些
称为锚点偏移量（anchored offset）。
表11-4列出了pandas中的频率代码和日期偏移量类。
笔记：用户可以根据实际需求自定义一些频率类以便? 供pandas所没有的日期逻辑，但具体
的细节超出了本书的范围。
表11-4 时间序列的基础频率

WOM日期

WOM（Week Of Month）是一种非常实用的频率类，它以WOM开头。它使你能获得诸如“每月第3
个星期五”之类的日期： 
In [89]: rng = pd.date_range('2012-01-01', '2012-09-01', freq='WOM-3FRI')
In [90]: list(rng)
Out[90]:
[Timestamp('2012-01-20 00:00:00', freq='WOM-3FRI'),
Timestamp('2012-02-17 00:00:00', freq='WOM-3FRI'),
Timestamp('2012-03-16 00:00:00', freq='WOM-3FRI'),
Timestamp('2012-04-20 00:00:00', freq='WOM-3FRI'),
Timestamp('2012-05-18 00:00:00', freq='WOM-3FRI'),
Timestamp('2012-06-15 00:00:00', freq='WOM-3FRI'),
Timestamp('2012-07-20 00:00:00', freq='WOM-3FRI'),
Timestamp('2012-08-17 00:00:00', freq='WOM-3FRI')]

移动（超前和滞后）数据

移动（shifting）指的是沿着时间轴将数据前移或后移。Series和DataFrame都有一个shift方法用于
执行单纯的前移或后移操作，保持索引不变： 
In [91]: ts = pd.Series(np.random.randn(4),
....: index=pd.date_range('1/1/2000', periods=4, freq='M'))
In [92]: ts
Out[92]:
2000-01-31 -0.066748
2000-02-29 0.838639
2000-03-31 -0.117388
2000-04-30 -0.517795
Freq: M, dtype: float64
In [93]: ts.shift(2)
Out[93]:
2000-01-31 NaN
2000-02-29 NaN
2000-03-31 -0.066748
2000-04-30 0.838639
Freq: M, dtype: float64
In [94]: ts.shift(-2)
Out[94]:
2000-01-31 -0.117388
2000-02-29 -0.517795
2000-03-31 NaN
2000-04-30 NaN
Freq: M, dtype: float64
当我们这样进行移动时，就会在时间序列的前面或后面产生缺失数据。
shift通常用于计算一个时间序列或多个时间序列（如DataFrame的列）中的百分比变化。可以这样
表达： 
ts / ts.shift(1) - 1
由于单纯的移位操作不会修改索引，所以部分数据会被丢弃。因此，如果频率已知，则可以将其传
给shift以便实现对时间戳进行位移而不是对数据进行简单位移： 
In [95]: ts.shift(2, freq='M')
Out[95]:
2000-03-31 -0.066748
2000-04-30 0.838639
2000-05-31 -0.117388
2000-06-30 -0.517795
Freq: M, dtype: float64
这里还可以使用其他频率，于是你就能非常灵活地对数据进行超前和滞后处理了： 
In [96]: ts.shift(3, freq='D')
Out[96]:
2000-02-03 -0.066748
2000-03-03 0.838639
2000-04-03 -0.117388
2000-05-03 -0.517795
dtype: float64
In [97]: ts.shift(1, freq='90T')
Out[97]:
2000-01-31 01:30:00 -0.066748
2000-02-29 01:30:00 0.838639
2000-03-31 01:30:00 -0.117388
2000-04-30 01:30:00 -0.517795
Freq: M, dtype: float64

通过偏移量对日期进行位移

pandas的日期偏移量还可以用在datetime或Timestamp对象上： 
In [98]: from pandas.tseries.offsets import Day, MonthEnd
In [99]: now = datetime(2011, 11, 17)
In [100]: now + 3 * Day()
Out[100]: Timestamp('2011-11-20 00:00:00')
如果加的是锚点偏移量（比如MonthEnd），第一次增量会将原日期向前滚动到符合频率规则的下
一个日期： 
In [101]: now + MonthEnd()
Out[101]: Timestamp('2011-11-30 00:00:00')
In [102]: now + MonthEnd(2)
Out[102]: Timestamp('2011-12-31 00:00:00')
通过锚点偏移量的rollforward和rollback方法，可明确地将日期向前或向后“滚动”：
In [103]: offset = MonthEnd()
In [104]: offset.rollforward(now)
Out[104]: Timestamp('2011-11-30 00:00:00')
In [105]: offset.rollback(now)
Out[105]: Timestamp('2011-10-31 00:00:00')
日期偏移量还有一个巧妙的用法，即结合groupby使用这两个“滚动”方法：
In [106]: ts = pd.Series(np.random.randn(20),
.....: index=pd.date_range('1/15/2000', periods=20, freq='4d'))
In [107]: ts
Out[107]:
2000-01-15 -0.116696
2000-01-19 2.389645
2000-01-23 -0.932454
2000-01-27 -0.229331
2000-01-31 -1.140330
2000-02-04 0.439920
2000-02-08 -0.823758
2000-02-12 -0.520930
2000-02-16 0.350282
2000-02-20 0.204395
2000-02-24 0.133445
2000-02-28 0.327905
2000-03-03 0.072153
2000-03-07 0.131678
2000-03-11 -1.297459
2000-03-15 0.997747
2000-03-19 0.870955
2000-03-23 -0.991253
2000-03-27 0.151699
2000-03-31 1.266151
Freq: 4D, dtype: float64
In [108]: ts.groupby(offset.rollforward).mean()
Out[108]:
2000-01-31 -0.005833
2000-02-29 0.015894
2000-03-31 0.150209
dtype: float64
当然，更简单、更快速地实现该功能的办法是使用resample（11.6小节将对此进行详细介绍）： 
In [109]: ts.resample('M').mean()
Out[109]:
2000-01-31 -0.005833
2000-02-29 0.015894
2000-03-31 0.150209
Freq: M, dtype: float64

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_44971889/article/details/134974783
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