8

小技巧8：如何用 Pandas 快速生成时间序列数据？

与时间序列相关的问题，平时还是挺常见的。

今天介绍一个小技巧，使用 pd.util.testing.makeTimeDataFrame

只需要一行代码，便能生成一个 index 为时间序列的 DataFrame:

import pandas as pd

pd.util.testing.makeTimeDataFrame(10)

结果：

A   B   C   D
2000-01-03  0.932776    -1.509302   0.285825    0.941729
2000-01-04  0.565230    -1.598449   -0.786274   -0.221476
2000-01-05  -0.152743   -0.392053   -0.127415   0.841907
2000-01-06  1.321998    -0.927537   0.205666    -0.041110
2000-01-07  0.324359    1.512743    0.553633    0.392068
2000-01-10  -0.566780   0.201565    -0.801172   -1.165768
2000-01-11  -0.259348   -0.035893   -1.363496   0.475600
2000-01-12  -0.341700   -1.438874   -0.260598   -0.283653
2000-01-13  -1.085183   0.286239    2.475605    -1.068053
2000-01-14  -0.057128   -0.602625   0.461550    0.033472

时间序列的间隔还能配置，默认的 A B C D 四列也支持配置。

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,1000,size=(10,3)),
                  columns = ['商品编码','商品销量','商品库存'])
df.index = pd.util.testing.makeDateIndex(10,freq='H')

结果：

    商品编码    商品销量    商品库存
2000-01-01 00:00:00 99  264 98
2000-01-01 01:00:00 294 406 827
2000-01-01 02:00:00 89  221 931
2000-01-01 03:00:00 962 153 956
2000-01-01 04:00:00 538 46  374
2000-01-01 05:00:00 226 973 750
2000-01-01 06:00:00 193 866 7
2000-01-01 07:00:00 300 129 474
2000-01-01 08:00:00 966 372 835
2000-01-01 09:00:00 687 493 910