将dataframe的列转化为时间序列

#https://www.cnblogs.com/bolgbjg/p/14013300.html

#datetime.now()获取现在的时间，now.year,获取现在的年份，其他以此类推

#timedelta()表示两个datetime之间的时间差,默认单位是天

strftime()参数，

strftime()函数，将字符串表示为指定格式的时间

stamp=datetime(2020,12,12)

str(stamp)

print(stamp)

time1=stamp.strftime('%m-%d-%y')

时间序列生成

##时间序列生成，pd.date_range()

importpandas as pdfrom datetime importdatetimefrom datetime importtimedeltafrom dateutil.parser importparseimportnumpy as np#print(pd.date_range('2020-10-16','2020-11-15')) #输入开始时间和结束是时间，默认生成按天数据

print(pd.date_range(start='2020-10-16',periods=30)) #输入开始日期及生成的数量

print(pd.date_range(end='2020-10-16',periods=30)) #输入结束日期及生成数量

print(pd.date_range('20200101','20201231',freq='BM')) #生成给定时间范围内每个月最后一个业务日期(bussiness end of mont#时间序列生成的频率表，见博客园，常用的'D','H','T','S'

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时间序列生成是，频率参数

季度时间序列频率举例

重新采样与频率转换，强大的resample函数

rolling函数

rolling函数链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1622798772654712959&wfr=spider&for=pc

ewm()函数参数详解，指数加权平均函数

https://www.cjavapy.com/article/451/