datawhale组对学习——pandas基础下——时序数据

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一、总览

时序相关

二、疑问

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三、思考题

【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？

【问题二】 如何批量增加TimeStamp的精度？

【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？

【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？

四、练习题

因为不知道如何把这jupyter里的Python快速导入到Markdown里面，就直接截图了。

【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：

（a）销售额出现最大值的是星期几？（提示：利用dayofweek函数）
（b）计算除去春节、国庆、五一节假日的月度销售总额
（c）按季度计算周末（周六和周日）的销量总额
（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
（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）

【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）
（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
（c）将©中的“向前5天”改为“向前非周末5天”，请再次计算结果