Pandas 时间序列的合并与拼接

在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 合并和拼接 DatetimeIndex 对象，以便更好地处理时间序列数据。

阅读更多：Pandas 教程

合并时间序列

在 Pandas 中，要合并两个时间序列，可以使用 concat() 函数，该函数会将时间序列沿着给定的轴拼接在一起。

以下是合并两个时间序列的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建两个时间序列
dates1 = pd.date_range('20210101', periods=3)
dates2 = pd.date_range('20210301', periods=3)

# 创建两个 DataFrame，以时间序列为索引
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), index=dates1, columns=list('ABCD'))
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), index=dates2, columns=list('ABCD'))

# 合并两个时间序列
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

输出结果：

                   A         B         C         D
2021-01-01 -0.490119 -3.004543 -1.360282  0.266573
2021-01-02 -0.118823 -0.698261 -0.675696 -1.364523
2021-01-03 -1.456107  1.559000 -1.357874 -0.647664
2021-03-01  1.051751 -0.381697  0.703927 -0.763194
2021-03-02 -0.072529 -0.189904 -0.849684  1.663384
2021-03-03 -1.124027  2.110303  0.029891  0.372225

在上面的示例中，我们首先创建了两个不同时间段的时间序列，然后将它们转换为 Pandas DataFrame 对象，并使用 concat() 函数将它们合并起来。注意，由于两个 DataFrame 的列名相同，因此 concat() 函数默认沿着行方向合并。

拼接时间序列

有时候，我们需要将两个时间序列沿着列方向拼接在一起，这时候可以使用 Pandas.concat() 函数的 axis 参数来指定轴向。以下是一个将两个时间序列沿着列方向拼接的示例：

import pandas as pd

# 创建两个时间序列
s1 = pd.Series(['A', 'B', 'C'], index=pd.date_range('20210101', periods=3))
s2 = pd.Series(['D', 'E', 'F'], index=pd.date_range('20210301', periods=3))

# 沿着列方向拼接两个时间序列
result = pd.concat([s1, s2], axis=1)

print(result)

输出结果：

            0    1
2021-01-01  A  NaN
2021-01-02  B  NaN
2021-01-03  C  NaN
2021-03-01  NaN   D
2021-03-02  NaN   E
2021-03-03  NaN   F

在上面的示例中，我们首先创建了两个不同时间段的时间序列，然后使用 concat() 函数对它们进行拼接。由于我们指定了 axis=1，因此 concat() 函数会沿着列方向拼接，这样我们就可以将两个时间序列沿着列方向拼接在一起。

对齐时间序列

在处理时间序列数据时，经常会遇到两个时间序列需要对齐的情况。对于这种情况，Pandas 提供了 merge() 函数，可以将两个时间序列按照指定的索引对齐并合并在一起。

以下是一个对齐两个时间序列的示例：

import pandas as pd

# 创建两个时间序列
s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=pd.date_range('20210101', periods=3))
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=pd.date_range('20210103', periods=3))

# 使用 merge() 函数对时间序列进行对齐
result = pd.merge(s1, s2, left_index=True, right_index=True, how='outer')

print(result)

输出结果：

              0_x  0_y
2021-01-01    1.0  NaN
2021-01-02    2.0  NaN
2021-01-03    3.0  4.0
2021-01-04    NaN  5.0
2021-01-05    NaN  6.0

在上面的示例中，我们首先创建了两个不同时间段的时间序列，然后使用 merge() 函数按照索引对齐并合并这两个时间序列。通过指定 left_index=True 和 right_index=True，我们告诉 merge() 函数按照索引对齐，how=’outer’ 表示使用外连接的方式。

计算时间序列差值

在对时间序列进行数据分析时，我们经常需要计算一个时间序列的差值，即每个时间点和上一个时间点之间的差值。在 Pandas 中，可以使用 diff() 函数计算时间序列的差值。

以下是一个计算时间序列差值的示例：

import pandas as pd

# 创建一个时间序列
s = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9], index=pd.date_range('20210101', periods=5))

# 计算时间序列的差值
diff = s.diff()

print(diff)

输出结果：

2021-01-01    NaN
2021-01-02    2.0
2021-01-03    2.0
2021-01-04    2.0
2021-01-05    2.0
Freq: D, dtype: float64

在上面的示例中，我们首先创建了一个时间序列，然后使用 diff() 函数计算时间序列的差值。diff() 函数返回一个新的时间序列，其中每个值都是当前时间点和上一个时间点之间的差值，第一个值为 NaN。

移动时间序列

有时候，我们需要将时间序列向前或向后移动若干个时间点，比如将每个时间点向后移动一天或一周。在 Pandas 中，可以使用 shift() 函数来实现时间序列的移动。

以下是一个将时间序列向前移动一天的示例：

import pandas as pd

# 创建一个时间序列
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=pd.date_range('20210101', periods=5))

# 将时间序列向前移动一天
shift = s.shift(1)

print(shift)

输出结果：

2020-12-31    NaN
2021-01-01    1.0
2021-01-02    2.0
2021-01-03    3.0
2021-01-04    4.0
Freq: D, dtype: float64

在上面的示例中，我们首先创建了一个时间序列，然后使用 shift() 函数将时间序列向前移动一天。shift(1) 表示将时间序列向前移动一天，第一个值为 NaN。

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 合并和拼接 DatetimeIndex 对象，以及如何对齐时间序列、计算时间序列差值和移动时间序列。掌握这些技能对于处理时间序列数据非常重要，希望本文对你有所帮助。