什么是分组聚合？时间序列有什么？一篇文章带你了解~
什么是分组聚合？
groupby:(by=None,as_index=True)
by:根据什么进行分组，用于确定groupby的组
as_index:对于聚合输出,返回以组便签为索引的对象，仅对DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'fruit':['apple','banana','orange','apple','banana'],
'color':['red','yellow','yellow','cyan','cyan'],
'price':[8.5,6.8,5.6,7.8,6.4]})
#查看类型
type(df1.groupby('fruit'))
pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy #GruopBy对象，它是一个包含组名，和数据块的2维元组序列，支持迭代
for name, group in df1.groupby('fruit'):
print(name) #输出组名
apple
banana
orange
print(group) # 输出数据块
fruit color price
0 apple red 8.5
3 apple cyan 7.8
fruit color price
1 banana yellow 6.8
4 banana cyan 6.4
fruit color price
2 orange yellow 5.6
#输出group类型
print(type(group)) #数据块是dataframe类型
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#选择任意的数据块
dict(list(df1.groupby('fruit')))['apple'] #取出apple组的数据块
fruit color price
0 apple red 8.5
3 apple cyan 7.8
聚合
#Groupby对象具有上表中的聚合方法
#根据fruit来求price的平均值
df1['price'].groupby(df1['fruit']).mean()
fruit
apple 8.15
banana 6.60
orange 5.60
Name: price, dtype: float64
#或者
df1.groupby('fruit')['price'].mean()
#as_index=False
df1.groupby('fruit',as_index=False)['price'].mean()
fruit price
0 apple 8.15
1 banana 6.60
2 orange 5.60
"""
如果我现在有个需求，计算每种水果的差值,
1.上表中的聚合函数不能满足于我们的需求，我们需要使用自定义的聚合函数
2.在分组对象中，使用我们自定义的聚合函数
"""
#定义一个计算差值的函数
def diff_value(arr):
return arr.max() - arr.min()
#使用自定义聚合函数，我们需要将函数传递给agg或aggregate方法，我们使用自定义聚合函数时，会比我们表中的聚合函数慢的多，因为要进行函数调用，数据重新排列
df1.groupby('fruit')['price'].agg(diff_value)
fruit
apple 0.7
banana 0.4
orange 0.0
Name: price, dtype: float64
时间序列（time series）
数据是一种重要的结构化数据形式。
在多个时间点观察或测量到的任何时间都可以形成一段时间序列。
很多时间， 时间序列是固定频率的， 也就是说， 数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒。。。。）。
时间序列也可以是不定期的。
时间序列数据的意义取决于具体的应用场景。主要由以下几种：
- 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。
1.时间和日期数据类型及其工具：
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)
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'
datetime.strptime可以用这些格式化编码将字符串转换为日期：
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)]
atetime.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。
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。
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