python时间序列列表转为数值型

如果你的时间序列列表是一个由元组组成的列表，其中每个元组包含时间戳和对应的数值，那么可以使用Python内置的datetime模块来将时间戳转换为数值型。下面是一个示例代码：

import datetime

# 假设你的时间序列列表是这样的
time_series = [('2022-01-01', 10), ('2022-01-02', 20), ('2022-01-03', 15)]

# 创建一个空的数值型序列
values = []

# 遍历时间序列列表，并将时间戳转换为数值型
for timestamp, value in time_series:
    # 将时间戳转换为datetime对象
    dt = datetime.datetime.strptime(timestamp, '%Y-%m-%d')
    # 将datetime对象转换为时间戳
    timestamp_num = dt.timestamp()
    # 将时间戳和对应的数值添加到数值型序列中
    values.append((timestamp_num, value))

这样，你就可以得到一个由元组组成的数值型序列，其中每个元组包含时间戳的数值型表示和对应的数值。

相关问题

python时间序列转为数值型

可以使用Python中的datetime模块将时间序列转换为数值型。

首先，需要将时间序列解析为datetime对象，可以使用datetime模块中的strptime函数实现。然后，可以使用datetime对象的timestamp方法将时间序列转换为Unix时间戳（以1970年1月1日为起点的秒数）。

下面是一个示例代码，将时间序列字符串转换为Unix时间戳：

from datetime import datetime

time_str = '2021-01-01 12:00:00'
time_obj = datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
timestamp = time_obj.timestamp()

print(timestamp)

输出结果为：

1609483200.0

这里的`%Y-%m-%d %H:%M:%S`是时间序列字符串的格式，需要根据实际情况进行调整。

python的pd.date_range得到的时间序列列表转为数值型

你可以使用 `pd.date_range` 函数生成一个时间序列列表，然后通过 `pd.Series` 将其转换为 Pandas 的 Series 对象，再使用 `Series.dt` 属性来访问日期时间组件，如 `.year`、`.month`、`.day`、`.hour`、`.minute`、`.second` 等，进而将其转换为数值型数据。

以下是一个示例代码，用于将日期时间序列转换为数值型数据：

import pandas as pd

# 生成一个日期时间序列
date_range = pd.date_range(start='2022-01-01 00:00:00', end='2022-01-02 00:00:00', freq='15min')

# 将日期时间序列转换为 Pandas 的 Series 对象
series = pd.Series(date_range)

# 访问日期时间组件，并将其转换为数值型数据
year = series.dt.year.astype(int)
month = series.dt.month.astype(int)
day = series.dt.day.astype(int)
hour = series.dt.hour.astype(int)
minute = series.dt.minute.astype(int)
second = series.dt.second.astype(int)

在上述示例代码中，我们首先使用 `pd.date_range` 函数生成了一个从 `2022-01-01 00:00:00` 到 `2022-01-02 00:00:00` 每隔 15 分钟一个时间点的日期时间序列。然后，我们通过 `pd.Series` 将其转换为 Pandas 的 Series 对象。接下来，我们分别使用 `Series.dt.year`、`Series.dt.month`、`Series.dt.day`、`Series.dt.hour`、`Series.dt.minute`、`Series.dt.second` 访问日期时间组件，并通过 `.astype(int)` 将其转换为数值型数据。最终，我们得到了一个包含年、月、日、小时、分钟、秒的数值型数据。