python3機器學習經典實例-第八章解剖時間序列和時序數據30

切分時間序列數據

這一節將介紹如何用pandas切分時間序列數據，幫助你從時間序列數據的各個階段獲得相應的信息。接下來將學習如何用日期處理數據集的子集。

• 建立slicing_data.py文件，並導入必要的資料庫。

import matplotlib.pyplot as pltfrom convert_to_timeseries import convert_data_to_timeseries

• 使用前一節中用到的文本文件，對該文本文件中的數據進行切分：

# Input file containing datainput_file = data_timeseries.txt

• 又一次用到第三列數據：

# Load datacolumn_num = 2data_timeseries = convert_data_to_timeseries(input_file, column_num)

• 假定我們希望提取給定的起始年份和終止年份之間的數據，下面做如下定義：

# Plot within a certain year rangestart = 2008end = 2015

• 畫出給定年份範圍內的數據：

plt.figure()data_timeseries[start:end].plot()plt.title(Data from + start + to + end)

• 還可以在給定月份範圍內切分數據：畫出數據：

# Plot within a certain range of datesstart = 2007-2end = 2007-11plt.figure()data_timeseries[start:end].plot()plt.title(Data from + start + to + end)plt.show()

結果顯示out

推薦閱讀：