极客笔记Python Pandas – 获取时间间隔的左边界
在Python Pandas中，我们经常需要处理时间序列的数据。其中，一种很常见的操作是获取时间间隔的左边界。比如，我们需要将时间序列按照天、周、月等进行分组统计，就需要获取每个时间间隔的左边界，以确定它们属于哪个时间段。本文将介绍如何使用Python Pandas来获取时间间隔的左边界。
1. 获取时间间隔的左边界
在Python Pandas中，我们可以使用resample函数来对时间序列进行分组统计。resample函数通过时间间隔对时间序列进行切片、分组，并对每个分组进行相应的计算。因此，我们需要先将时间序列转换成指定的时间间隔时间序列，再使用resample函数对其进行分组统计。
下面是将原始时间序列转换成以天为时间间隔的时间序列的示例代码：
import pandas as pd
# 生成原始时间序列
datetimes = pd.date_range('2022-01-01', periods=10, freq='H')
ts = pd.Series(range(len(datetimes)), index=datetimes)
# 转换成天级时间序列
ts_resampled = ts.resample('D').mean()
在上面的示例代码中，我们首先生成了一个包含10个时间点的时间序列，每个时间点之间的间隔为1个小时。然后，我们使用resample函数将时间序列转换成以天为时间间隔的时间序列，并对每个时间间隔求平均值。这里，频率代码’D’表示将时间序列转换成以天为时间间隔的时间序列。
如果我们想要获取每个时间间隔的左边界，也就是时间间隔的最小值，我们可以使用resample函数的backfill方法来进行填充。backfill方法将用后一个有效数据点的值来填充该时间间隔中的所有数据点，从而使每个时间间隔的左边界都变成了该时间间隔中的第一个有效数据点的时间值。下面是获取时间间隔的左边界的示例代码：
# 获取每个时间间隔的左边界
ts_resampled_left = ts_resampled.resample('D').backfill()
print(ts_resampled_left)
在上面的示例代码中，我们使用resample函数的backfill方法，对以天为时间间隔的时间序列进行填充，从而获取每个时间间隔的左边界。因为我们需要获取以天为时间间隔的时间序列的左边界，所以我们再次使用了频率代码’D’，表示以天为时间间隔的时间序列。
2. 获取其他时间间隔的左边界
除了以天为时间间隔的时间序列外，我们还可以获取其他时间间隔的左边界。下面是获取以周为时间间隔的时间序列的左边界的示例代码：
# 获取每个时间间隔的左边界（以周为时间间隔）
ts_resampled_left_week = ts_resampled.resample('W').apply(lambda x: x.index.min())
print(ts_resampled_left_week)
在上面的示例代码中，我们使用resample函数的apply方法，将每个时间间隔的时间戳序列应用到lambda函数中，并使用x.index.min()来获取该时间间隔中的最小时间戳。最后，我们使用’Sun’作为起始时间戳，即可获取以周为时间间隔的时间序列的左边界。这里，频率代码’W’表示将时间序列转换成以周为时间间隔的时间序列。
对于以月为时间间隔的时间序列，我们可以使用pd.offsets.MonthBegin方法来获取每个月的第一个日期，即左边界。下面是获取以月为时间间隔的时间序列的左边界的示例代码：
# 获取每个时间间隔的左边界（以月为时间间隔）
ts_resampled_left_month = ts_resampled.resample('M').apply(lambda x: pd.offsets.MonthBegin().rollforward(x.index.min()))
print(ts_resampled_left_month)
在上面的示例代码中，我们使用resample函数的apply方法，将每个时间间隔的时间戳序列应用到lambda函数中，并使用pd.offsets.MonthBegin().rollforward(x.index.min())来获取该时间间隔中的第一个日期。其中，pd.offsets.MonthBegin()表示月初的偏移量，rollforward方法将给定的日期向前滚动到离它最近的一个月初日期。因此，使用该方法可以获取以月为时间间隔的时间序列的左边界。这里，频率代码’M’表示将时间序列转换成以月为时间间隔的时间序列。
3. 结论
本文介绍了如何使用Python Pandas来获取时间间隔的左边界。我们可以通过resample函数对时间序列进行转换，然后使用backfill方法、apply方法等方法来获取不同时间间隔的左边界。在实际工作中，我们经常需要对时间序列进行分组统计，因此熟练掌握如何获取时间间隔的左边界，将有助于我们更高效地处理时间序列数据。