1. pandas时间戳转换日期格式
首先是引入pandas和numpy，这是经常配合使用的两个包，pandas依赖于numpy，引入以后我们可以直接使用np/pd来表示这个两个模块
先创建一个时间索引，所谓的索引（index)就是每一行数据的id，可以标识每一行的唯一值
为了快速入门，我们看一下如何创建一个6x4的数据：randn函数用于创建随机数，参数表示行数和列数，dates是上一步创建的索引列
我们还可以使用字典来创建数据框，例如创建一个列名为a的数据框，索引是自动创建的整数
这又是一个字典创建dataframe的例子
假如字典内的数据长度不同，以最长的数据为准，比如b列有4行：
可以使用dtypes来查看各行的数据格式
接着看一下如何查看数据框中的数据，看一下所有的数据
使用head查看前几行数据（默认是前5行），不过你可以指定前几行
查看前三行数据
使用tail查看后5行数据
查看数据框的索引
查看列名用columns
查看数据值，用values
查看描述性统计，用describe
使用type看一下输出的描述性统计是什么样的数据类型——dataframe数据
使用t来转置数据，也就是行列转换
对数据进行排序，用到了sort，参数可以指定根据哪一列数据进行排序
2. pandas 时间格式转换
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
3. pandas日期转字符串
dataframe是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。
dataframe既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。
dataframe构造方法如下：
pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
参数说明：
data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
index：索引值，或者可以称为行标签。
columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
dtype：数据类型。
copy：拷贝数据，默认为 False。
Pandas DataFrame 是一个二维的数组结构，类似二维数组。
4. pandas 日期时间
Yes, it is.
No, itsn't.
Pandas climb bamboos熊猫爬竹子
Can the pandas climb trees? 熊猫可以爬树吗？
Can the kangaroos swing? 袋鼠会摇摆吗？
Can the dogs swim?狗可以游泳吗？
喝水drink water
Can the monkeys swim? 猴子可以游泳吗？
Can the birds fly?鸟能飞吗？
狗在睡觉，The dog is sleeping.
老虎们在玩耍，Tigers are playing.
熊猫吃竹子，Pandas are eating bamboos.
兔子在奔跑，Rabbits are running.
大象在喝水 Elephants are drinking water.
吃生日蛋糕，eat the birthday cake
在湖里游泳，swim in the lake
生日快乐Happy birthday!
November second 十一月二日
play computer games 玩电脑游戏
5. pandas 时间戳转换为时间
可以使用Python的 pandas 库中的 cut 函数，设定时间分割的范围，把原始数据按时间分割成若干份，分别计算每一份的pr值，然后求均值即可。
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