Временные ряды/функциональность дат

pandas содержит обширные возможности и функции для работы с временными рядами данных для всех областей. Используя типы данных NumPy datetime64 и timedelta64, pandas объединил большое количество функций из других библиотек Python, таких как scikits.timeseries, а также создал огромное количество новых функций для обработки временных рядов.

Например, pandas поддерживает:

Парсинг информации о временных рядах из различных источников и форматов

In [1]: import datetime

In [2]: dti = pd.to_datetime(['1/1/2018', np.datetime64('2018-01-01'),
   ...:                       datetime.datetime(2018, 1, 1)])
   ...: 

In [3]: dti
Out[3]: DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-01', '2018-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Генерация последовательностей дат и временных интервалов с фиксированной частотой

In [4]: dti = pd.date_range('2018-01-01', periods=3, freq='H')

In [5]: dti
Out[5]: 
DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-01 01:00:00',
               '2018-01-01 02:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='H')

Обработку и преобразование дат и времени с информацией о часовом поясе

In [6]: dti = dti.tz_localize('UTC')

In [7]: dti
Out[7]: 
DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00+00:00', '2018-01-01 01:00:00+00:00',
               '2018-01-01 02:00:00+00:00'],
              dtype='datetime64[ns, UTC]', freq='H')

In [8]: dti.tz_convert('US/Pacific')