Pandas基础学习（下） Task04：时序数据（知识梳理脑图+全部资源教程）

小鱼儿 2023-02-21 09:19 4阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  Pandas基础学习（下）
 *   *  一、Task04：时序数据
     *  二、问题与练习
     *   *  1、问题
         *  2、练习

# Pandas基础学习（下） #

之前跟随Pandas（上）学习，收获良多，这次开了下的组队学习，迫不及待的加入了。Datawhale是一个很好的开源组织，会组织很多免费的知识学习。

附上[本次组队学习的计划和教程资料][Link 1]，即使没有当时加入组队学习，有兴趣的话从现在开始学习也不晚哦~

现在学习喜欢用脑图的方式，知识点清晰明了，易于查找和复习，希望也可以帮助大家梳理知识脉络。

[Pandas基础学习（上）][Pandas]  
Pandas基础学习（下）  
[Task01：缺失数据][Task01]  
[Task02：文本数据][Task02]  
[Task03：分类数据][Task03]  
[Task04：时序数据][Task04]  
[Task05：综合练习][Task05]

## 一、Task04：时序数据 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
链接：https://pan.baidu.com/s/1J7oD6gnHzRF8xEk6DDpsHg  
提取码：xqvt

## 二、问题与练习 ##

### 1、问题 ###

**【问题一】 如何对date\_range进行批量加帧操作或对某一时间段加大时间戳密度？**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**【问题二】 如何批量增加TimeStamp的精度？**

不太理解啥意思。。。原谅我太菜o(╥﹏╥)o

**【问题三】 对于超出处理时间的时间点，是否真的完全没有处理方法？**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
**【问题四】 给定一组非连续的日期，怎么快速找出位于其最大日期和最小日期之间，且没有出现在该组日期中的日期？**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

### 2、练习 ###

**【练习一】 现有一份关于某超市牛奶销售额的时间序列数据，请完成下列问题：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
（a）销售额出现最大值的是星期几？（提示：利用dayofweek函数）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
（b）计算除去春节、国庆、五一节假日的月度销售总额  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
（c）按季度计算周末（周六和周日）的销量总额  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
（d）从最后一天开始算起，跳过周六和周一，以5天为一个时间单位向前计算销售总和  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
（e）假设现在发现数据有误，所有同一周里的周一与周五的销售额记录颠倒了，请计算2018年中每月第一个周一的销售额（如果该周没有周一或周五的记录就保持不动）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
**【练习二】 继续使用上一题的数据，请完成下列问题：**

（a）以50天为窗口计算滑窗均值和滑窗最大值（min\_periods设为1）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
（b）现在有如下规则：若当天销售额超过向前5天的均值，则记为1，否则记为0，请给出2018年相应的计算结果  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
（c）将©中的“向前5天”改为“向前非周末5天”，请再次计算结果  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

[Link 1]: https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas
[Pandas]: https://blog.csdn.net/qq_45556599/article/details/105643145
[Task01]: https://blog.csdn.net/qq_45556599/article/details/106932836
[Task02]: https://blog.csdn.net/qq_45556599/article/details/106976664
[Task03]: https://blog.csdn.net/qq_45556599/article/details/106987246
[Task04]: https://blog.csdn.net/qq_45556599/article/details/107031036
[Task05]: https://blog.csdn.net/qq_45556599/article/details/107074664
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200629233549364.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
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