Работа с данными временных рядов часто предполагает преобразование временных меток в периоды. Pandas, мощная библиотека манипулирования данными на Python, предоставляет несколько методов для выполнения этой задачи. В этой статье мы рассмотрим различные подходы к преобразованию временных меток в периоды с помощью Pandas, а также приведем примеры кода для каждого метода.

Метод 1: использование метода to_period
Пример кода:

import pandas as pd
# Create a DataFrame with timestamp data
data = {'timestamp': ['2021-01-01 10:00:00', '2021-01-02 14:30:00', '2021-01-03 09:45:00']}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert the 'timestamp' column to periods
df['period'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.to_period('D')
print(df)

Метод 2: использование метода floor
Пример кода:

import pandas as pd
# Create a DataFrame with timestamp data
data = {'timestamp': ['2021-01-01 10:00:00', '2021-01-02 14:30:00', '2021-01-03 09:45:00']}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert the 'timestamp' column to periods
df['period'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.floor('D').dt.to_period('D')
print(df)

Метод 3: использование функции Period
Пример кода:

import pandas as pd
# Create a DataFrame with timestamp data
data = {'timestamp': ['2021-01-01 10:00:00', '2021-01-02 14:30:00', '2021-01-03 09:45:00']}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert the 'timestamp' column to periods
df['period'] = pd.PeriodIndex(pd.to_datetime(df['timestamp']), freq='D')
print(df)

Метод 4: использование метода resample
Пример кода:

import pandas as pd
# Create a DataFrame with timestamp data
data = {'timestamp': ['2021-01-01 10:00:00', '2021-01-02 14:30:00', '2021-01-03 09:45:00']}
df = pd.DataFrame(data)
# Set 'timestamp' column as the DataFrame index
df.set_index(pd.to_datetime(df['timestamp']), inplace=True)
# Resample the DataFrame to periods
df_resampled = df.resample('D')
print(df_resampled)

В этой статье мы рассмотрели различные методы преобразования временных меток в точки в Pandas. Мы рассмотрели использование метода to_period, метода floor, функции Periodи метода resample. Каждый метод имеет свои преимущества и варианты использования, поэтому выберите тот, который лучше всего соответствует вашим конкретным требованиям. Используя эти методы, вы можете эффективно работать с данными временных рядов в Pandas и выполнять различные анализы и манипуляции.