时间应该是一种通常用于数据处理的数据。除了Numpy中的DateTime64和TimeDelta64的两种数据类型外，Pandas还集成了其他Python库，例如诸如此类的函数。
熊猫有四种类型的时间：
我们使用一个表来表达：
日期时间或时间三角洲或时间跨度或日期偏移以查看一个示例：
查看以上数据类型的空值：
TimessTamp是最基本的时间类型，我们可以创建以下内容：
TimessTamp自动将其转换为dateTimeIndex作为索引：
您还可以使用date_range创建dateTimeIndex：
它是日历的范围，即工作日的范围：
可以带来两种方法和参数。
使用参数，可以修改的起点：
默认情况下，起点是。
使用格式参数格式化时间：
期间意味着时间跨度，通常与freq一起使用：
周期可以直接执行：
请注意，周期只能通过相同的频率计算计算。包括偏移和序列
周期可以自动将其转换为周期索引，为索引：
您可以通过pd.eriod_range方法创建SECTERIDEX：
您还可以直接通过ecientIndex创建它：
DateOffset代表频率对象。它与TimeDelta非常相似，这意味着持续时间，但具有特殊的日历规则。例如，TimeDelta每天必须为24小时，并且根据夏季时间的不同，在dateOffset中，可能有23，24或每天25个小时。
dateffsets和频率操作首先关闭。查看可用日期偏移及其相关频率：
没有通用汽车偏移班或工作日或可定制的工作日，每周的第一天，每月的最后一天的第一天，即月底，日历结束时日历末日的日历，在本月末期的企业月末，日历结束时日历结束时日历结束时的第15天本月底，即日历季节的第15天，该月底的工作季节结束时在工作季节结束时，工作季节结束了当前的工作季节。日历年结束时季节（52-53周），该日历年初（又名52-53周）无复活假日商务时间hourcustom商务时间，绝对时间为一小时或一分钟或一分钟或一秒或一分钟或一分钟或一钉二dateoffdet可以移动时间：
上述操作将自动保存，分钟和其他信息。如果要将其设置为00:00:00，则可以调用formoratize（）方法：
时间可以用作索引，索引时它将具有一些非常方便的功能。
您可以直接使用时间来获取相应的数据：
获取年度数据：
获取一个月的数据：
DF可以接受时间的参数为LOC：
时间片：
考虑以下串联对象，以划分：
如果时间精度小于点，则返回一个串联对象：
如果时间精度大于点，则返回一个常数：
同样，如果精度为秒，它将返回一个小于秒的对象，这等同于以秒为单位返回常数。
使用移位方法让时间序列移动相应的运动：
通过指定FREQ，您可以设置偏移方式：
时间顺序可以通过调用ASFREQ来传达其频率：
修改频率后，ASFREQ还可以指定填充方法：
给定时间序列可以通过调用重新样本方法来替换：
重新样本可以接受各种统计方法，例如：
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