Datastream时间序列数据的时间长度

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flink datageneratorsource 示例

flink datageneratorsource示例Flink DataGeneratorSource是一个用于生成数据的源。

它可以生成各种类型的数据，包括：●随机数据●序列数据●时间序列数据以下是DataGeneratorSource的示例：import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironmen;importorg.apache.flink.streaming.api.functions.source.DataGeneratorSource;public class DataGeneratorSourceExample{public static void main(String args)throws Exception{StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment;生成随机数据DataStream<Integer>randomData=env.addSource(new DataGeneratorSource(1));生成序列数据DataStream<Long>sequenceData=env.addSource(new DataGeneratorSource(100,0,1000,false));生成时间序列数据DataStream<Double>timeSeriesData=env.addSource(new DataGeneratorSource(100,0,1000,true));打印数据randomData.print;sequenceData.print;timeSeriesData.print;env.execute;}}上述示例生成了三条数据流：●randomData流生成随机数据，每条数据的值范围为0到100。

python中timeseriesgenerator参数

python中timeseriesgenerator参数当我们使用Python语言来进行时间序列的预处理和分析时，会经常用到一个非常重要的工具——TimeSeriesGenerator。

这个工具可以帮助我们对时间序列进行切片，使得我们可以更方便地进行多步预测等操作。

本文就将围绕TimeSeriesGenerator的相关参数展开，详细介绍它们的作用及如何使用。

1. length参数：表示每个时间序列样本的长度。

我们可以通过该参数来调整每个样本的长度来达到我们所需的长度。

2. stride参数：表示生成的时间序列样本的步长。

比如我们有一个长度为24小时的时间序列，当我们将stride设置为12小时时，就会每隔12小时生成一个样本。

3. start_index参数：表示在时间序列中从哪个位置开始截取。

比如我们有一个长度为24小时的时间序列，当我们将start_index设置为6时，就会从该时间序列的第6个时间步开始生成样本。

4. end_index参数：表示在时间序列中截取时间序列的长度。

比如我们有一个长度为24小时的时间序列，当我们将end_index设置为12时，就会截取长度为12小时的样本。

5. shuffle参数：表示是否要打乱样本的顺序。

当我们的数据集样本不平衡时，我们可能需要使用shuffle参数来生成更完整的样本集。

6. batch_size参数：表示生成的批次大小。

比如我们有1000个时间序列，当我们将batch_size设置为32时，就会按照每批32个样本生成1000/32=31批次。

综上所述，TimeSeriesGenerator是一个非常强大的工具，它可以帮助我们更好地处理时间序列数据集。

不过，我们在使用TimeSeriesGenerator 时还需要注意以下几点：1. 检查输入数据集的维度是否正确，如果有多个时间序列，需要增加一维。

2. 确保时间序列数据集的时间步是一致的。

3. 选择合适的参数和模型来进行训练。

多要素生产率实证分析修订稿

多要素生产率实证分析 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-上市公司多要素生产率实证分析李连发（中国国际金融有限公司，北京，100004）摘要：多要素生产率是衡量经济活动过程中投入产出效率的一个重要指标，与企业的盈利能力密切相关。

本文考察我国上市公司投入产出及其相关变量的面板数据，从微观层面上描述上市公司多要素生产率自1995年以来的变化情况及其特征。

关键词：上市公司；多要素生产率；经济增长；面板数据作者简介：李连发，中国国际金融有限公司经济学家。

中图分类号：文献标识码：A引言企业产出需要多种要素投入。

相对于单单考虑劳动要素的劳动生产率而言，多要素生产率考虑包括劳动要素在内的多种要素。

它是衡量企业经济活动过程中投入产出效率的一个重要指标，与企业的盈利能力密切相关。

假设其他条件不变，多要素生产率越高，企业的盈利能力越强。

目前我国的产品市场竞争加剧，企业盈利空间受到挤压，提高生产率是企业面对竞争的主要手段之一。

不仅如此，多要素生产率的提升对宏观经济增长具有十分重要的意义。

经典经济增长理论将多要素生产率与技术进步和要素资源优化配置等相联系，并认为脱离了生产率的提高单靠增加投入的经济增长模式不可持续。

上市公司是一个重要的企业群体，这些公司在制度建设和治理方式上都与证券市场密切相关。

上市公司所公布的投入和产出数据为分析多要素生产率提供了最有利条件，因为目前更全面的企业微观数据还难以获取。

本文构建了一个上市公司投入产出及其相关变量的面板数据，分析了上市公司多要素生产率自1995年以来的变化轨迹及其相关特征。

与绝大部分考察多要素生产率的实证分析采用宏观数据不同，本文基于微观企业数据。

微观数据所特有的丰富差异性为从多种角度分析要素生产率提供了方便。

研究设计上市公司可用数据的时间跨度从1995年到2004年，这10年是我国经济经受了多种内外部冲击的考验并保持稳健发展的时期。

python将样本时间片段长度同步的方法

标题：Python中如何实现样本时间片段长度同步的方法一、介绍在进行时间序列分析时，常常会遇到样本时间片段长度不同的情况。

为了能够对数据进行更准确的比较和分析，我们需要对样本的时间片段长度进行同步处理。

而在Python中，有许多方法可以实现样本时间片段长度同步，本文将为大家介绍几种常用的方法。

二、方法一：使用重采样(resampling)方法重采样是一种常见的处理时间序列数据的方法，通过对时间序列数据进行重新取样，使得不同的时间序列之间的时间片段长度能够同步。

在Python中，可以使用pandas库中的resample函数来实现重采样的操作。

具体步骤如下：1. 将时间序列数据导入到pandas的DataFrame中。

2. 使用resample函数对时间序列数据进行重采样，指定重采样的频率（例如：每天、每周、每月等）和插值方法（例如：取平均值、求和等）。

3. 对重采样后的数据进行处理，使得不同时间序列的时间片段长度同步。

三、方法二：使用插值(interpolation)方法插值是一种常用的数值分析方法，通过已知数据点的取值来估计其他位置处的取值。

在处理时间序列数据时，可以使用插值方法来对不同时间序列的时间片段长度进行同步。

在Python中，可以使用scipy库中的interpolate模块来实现插值的操作。

具体步骤如下：1. 将时间序列数据导入到pandas的DataFrame中。

2. 使用scipy库中的interpolate模块中的插值函数对时间序列数据进行插值处理，使得不同时间序列的时间片段长度同步。

3. 对插值后的数据进行处理，使得时间序列数据能够进行更准确的比较和分析。

四、方法三：使用时间对齐(time alignment)方法时间对齐是一种常见的处理时间序列数据的方法，通过调整时间序列数据的时间索引，使得不同时间序列的时间片段长度能够同步。

在Python中，可以使用pandas库中的align函数来实现时间对齐的操作。

Datastream产品介绍

Datastream产品介绍
Datastream是Refinitiv路孚特（原汤森路透旗下处理金融与风险业务板块；路孚特只为B2B公司提供金融类和非金融类的付费数字分析软件终端）旗下的跨品种的全球经济、金融深度历史数据库。

资产类别覆盖包括：股票，债券，大宗商品，利率，汇率，衍生品，宏观经济等。

主要服务对象有学术研究人员、股票分析师、经济学家/策略/宏观分析师、基金经理、投行/企业金融分析师、金融媒体、外汇交易员/分析师等。

Datastream现有图表功能具有灵活的作图功能，且数据分析可视化，可以高效的进行批量的数据自动更新，兼容各种MS Office 插件(Excel、Word、PPT)，使用方便。

Datastream数据每日更新，主要市场历史数据始于1973年。

指数分国家，区域和行业三个维度，覆盖53个国家，32个区域，170个行业分类。

针对各行业指数，提供10多种财务指标（如ROE, Net Profit, EBIT等）以及10多种盈利预测指标（如行业动态市盈率）。

Datastream的细节优势体现不仅仅体现在长时间序列数据可以覆盖不同经济周期，有助于深度研究，Datastream覆盖全球上市公司数据，他们会使用上市公司的交易数据，财务数据以及I/B/E/S盈利预测数据进行基本面研究，此外，还有全球宏观经济短期和中长期的预测数据，可以对宏观经济进行深入的研究等。

使用MySQL技术进行时间序列数据存储和查询的最佳方案

使用MySQL技术进行时间序列数据存储和查询的最佳方案随着大数据时代的到来，时间序列数据的存储和查询成为了许多企业和组织所面临的重要挑战。

时间序列数据常常具有非常大的规模和高速的生成速度，因此选择适合的存储和查询方案显得尤为重要。

本文将介绍使用MySQL技术进行时间序列数据存储和查询的最佳方案。

1. 介绍时间序列数据时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据，如股票交易数据、气象数据等。

时间序列数据的特点是具有时间维度，并且通常有大量的数据点。

在存储和查询时间序列数据时，我们需要考虑以下几个因素：- 存储容量：由于时间序列数据通常规模巨大，所以存储容量是一个重要的考虑因素。

- 写入性能：时间序列数据的生成速度很快，因此对写入性能的要求较高。

- 查询性能：时间序列数据的查询通常是按照时间范围进行的，因此对查询性能的要求也很高。

2. MySQL技术简介MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它以其高性能和可靠性被广泛应用于各种应用场景。

MySQL支持使用多种存储引擎，其中InnoDB是MySQL的默认存储引擎，而MyISAM是另一个常用的存储引擎。

在存储和查询时间序列数据时，我们可以选择使用InnoDB或者MyISAM作为存储引擎。

下面将介绍使用这两种存储引擎的最佳方案。

3. 使用InnoDB存储时间序列数据InnoDB是MySQL的默认存储引擎，它支持事务和行级锁等特性。

由于时间序列数据通常具有大量的数据点，因此使用InnoDB来存储时间序列数据是一个不错的选择。

在使用InnoDB存储时间序列数据时，我们可以将每个时间点的数据存储为一行记录。

每条记录可以包含时间戳和其他与时间序列相关的数据字段。

通过使用索引，我们可以快速查询指定时间范围内的数据。

此外，为了进一步提高查询性能，我们还可以考虑使用分区表来存储时间序列数据。

通过将数据按照时间范围进行分区，我们可以将查询限定在特定的分区，从而加速查询速度。

时间序列数据

谢谢观看
分类
时间序列数据可分为平稳过程、去趋势平稳过程以及差分平稳过程等等很多种类。
缺点
时间序列数据的缺陷是无法对与时间相关的变量进行控制。
聚类
聚类是将无标签的数据成若干组，使得组内数据的相似度最大，组间数据的相似度最小。聚类方法分为五种：划分聚类、层次聚类、基于密度的聚类、基于格的聚类和基于模型的聚类。
时间序列数据
不同时间点上收集到的数据
01 简介
03 分类 05 聚类
间序列数据（time series data）是在不同时间上收集到的数据，用于所描述现象随时间变化的情况。这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。
简介
很多计量经济学的模型也用到了时间序列数据。比如2000—2005年我国的国内生产总值数据就是时间序列数据。
例子
我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。时间序列数据可作季度数据、月度数据等细分，其中很有代表性的季度时间序列模型就是因为其数据具有四季一样变化规律，虽然变化周期不尽相同，但是整体的变化趋势都是按照周期变化的。
时间序列是统计学专业课程之一。对时间序列的研究一般要建立在一定的计量经济学基础上，计量经济学已有涉及时间序列模型。

MySQL日期数据类型、时间类型使用总结电脑资料

MySQL日期数据类型、时间类型使用总结电脑资料MySQL 日期类型：日期格式、所占存储空间、日期范围比拟，日期类型存储空间日期格式日期范围------------ --------- --------------------- -----------------------------------------datetime 8 bytes YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59timestamp 4 bytes YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038date 3 bytes YYYY-MM-DD 1000-01-01 ~ 9999-12-31year 1 bytes YYYY 1901 ~ 2155在 MySQL 中创立表时，对照上面的表格，很容易就能选择到适宜自己的数据类型。

不过到底是选择 datetime 还是 timestamp，可能会有点犯难。

这两个日期时间类型各有优点：datetime 的日期范围比拟大；timestamp 所占存储空间比拟小，只是 datetime 的一半。

另外，timestamp 类型的列还有个特性：默认情况下，在 insert, update 数据时，timestamp 列会自动以当前时间（CURRENTTIMESTAMP）填充/更新。

“自动”的意思就是，你不去管它，MySQL 会替你去处理。

建表的代码为:create table t8 (`id1` timestamp NOT NULL default CURRENTTIMESTAMP,`id2` datetime default NULL);一般情况下，我倾向于使用 datetime 日期类型。

两者之间的比拟:1. timestamp容易所支持的范围比timedate要小。

V8 MT时间序列数据文件读写

V8 MT时间序列数据文件读写刘俊峰;孙保山;程云涛【摘要】V8的时间序列文件TSn文件是存储MT采集数据的二进制文件,其每个MT的采样数据长度为3个字节(3 bytes),而一般程序的读写字节长度为1、2、4、8个字节,这给读写带来了一定的困难.为了解决这个难题,通过研究V8多功能电法仪时间序列数据格式,提出了一种逐字节读取3个字节长度数据,然后组合成采样数的方法.并以实测大地电磁数据为例,用Fortran编程验证了设计的正确性.该研究成果为3字节文件的读取提供了一种方法,并为大地电磁时间系列数据去噪方法研究提供了便利.【期刊名称】《工程地球物理学报》【年(卷),期】2015(012)005【总页数】5页(P660-664)【关键词】V8;时间序列文件;二进制文件;读写【作者】刘俊峰;孙保山;程云涛【作者单位】湖南省核工业地质调查院,湖南长沙410011;湖南省核工业地质调查院,湖南长沙410011;湖南省核工业地质调查院,湖南长沙410011【正文语种】中文【中图分类】P631.3V8多功能电法仪是加拿大凤凰公司自1975年以来研制开发的第二代多功能电法系统，由发射系统、采集系统、定位系统和数据处理系统组成，具备时间域的常规电剖面、大地电磁测深法、高密度电法、瞬变电磁测量功能以及频率域的MT(大地电磁法)、AMT(音频大地电磁法)、CSAMT(可控源音频大地电磁法)、SIP(频谱激电)电法勘探测量功能,在地质勘查活动中运用广泛[1,2]。

在常用的MT方法中，存储的是时间序列二进制文件，要获得转换后的频率域文件需要通过其自带软件进行处理。

但其自带软件只提供时间域数据写出，不能将写出后的数据文件写回二进制文件。

而且其二进制文件的电场和磁场数据存储长度为3个字节，3字节数据无法直接读出和写入，这给准备利用V8时间序列数据进行去噪研究的物探工作者带来了一定的不便。

针对这个问题，本文对时间序列TSn文件数据的文件头格式及3字节文件的存储和读写方式进行了研究，并通过实测数据进行了验证。

01 金融数据库概论

第 1 章金融数据库概论金融数据库，就是综合金融理论与计算机技术，将金融以及其他相关数据进行加工整理，从而成为能够为金融教学、研究、金融投资等提供数据与相关服务的“数据平台”。

请注意这里用的是数据平台。

因而，这里定义的金融数据库不仅仅是数据库本身，它还包括基于数据库的相关数据处理、计算，建模及技术支持等服务。

国际著名金融数据库如芝加哥大学的证券价格研究中心CRSP （Center for Research in Security Prices）和标准普尔公司（Standard and Poor’s）的Compustat等。

国际著名数据库服务技术支持平台如美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院研究数据服务中心WRDS (Wharton Research Data Services)；为机构投资者提供更专业服务的还有Factset。

国内的RESSET锐思数据（），是一个既提供国内经济、金融等数据、又提供相关服务的数据平台。

1.1金融数据库起源实证金融与金融计量研究的发展，金融统计学、金融数学等学科的兴起，一个重要的基础是金融数据的搜集。

对于学界的研究者，唯有搜集到全面、准确的数据，才能进行有意义的经济与金融研究。

对于金融机构从业人员，金融数据库是他们从事投资研究的必要条件。

最初的研究者，对于其所需的金融数据，多数是通过自己搜集来完成。

据统计，早期的实证研究者，在数据搜集整理上花费的时间要占总研究时间一半以上，甚至会超过80%。

由于对数据越来越迫切的需求，因此提供统一、便捷的数据平台便成为必要。

在很多研究机构，人们越来越注重数据的搜集、整理和共享。

于是，产生了金融数据库的雏形。

然而，如果每个金融研究机构都进行数据的搜集、整理，就存在大量重复劳动，而且很多数据，普通研究机构难以搜集到，成本也很高。

于是，专门提供金融数据库的公司出现了，金融数据库作为一个产品，一种服务，逐渐为人们所接受，这也意味着一个新兴行业的诞生。

flink timestamp类型

flink timestamp类型Apache Flink是一个流处理框架，具有高性能和灵活性。

在Flink中，时间戳(timestamp)类型是非常重要的，它用于处理事件流中的时间性数据。

在本文中，我们将详细介绍Flink中的时间戳类型和其相关用法。

一、Flink中的时间戳类型1.1 概述时间戳代表了一个事件的时间，它是Flink中的核心类型之一。

Flink中的时间戳类型有两种：EventTime和ProcessTime。

EventTime时间戳是事件产生的时间，可以通过在输入数据源中包含时间戳信息来指定；ProcessTime时间戳则是Flink运行任务时的本地系统时间。

1.2 使用方法在Flink中，可以使用Java Date或Java Long类型表示时间戳。

下面是一些示例代码：Java Date类型:```javaimport java.util.Date;Date date = new Date();Long timestamp = date.getTime();```Java Long类型:```javaimport java.time.Instant;Long timestamp = Instant.now().toEpochMilli();```二、时间戳的应用2.1 时间戳的设置在Flink中，可以通过DataStream API或Table API来设置时间戳。

在DataStream API中，可以使用assignTimestampsAndWatermarks方法来指定EventTime时间戳和水印(watermark)。

示例代码如下：```javastream.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks<MyEvent>() { private final long maxOutOfOrderness = 3500;private long currentMaxTimestamp;@Nullable@Overridepublic Watermark getCurrentWatermark() {return new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness);}@Overridepublic long extractTimestamp(MyEvent element, long previousElementTimestamp) {long eventTimestamp = element.getTimestamp();currentMaxTimestamp = Math.max(eventTimestamp, currentMaxTimestamp);return eventTimestamp;}});```在Table API中，可以通过rowtime、proctime关键字来指定时间戳类型。

使用MySQL进行时间序列数据处理与分析

使用MySQL进行时间序列数据处理与分析引言：时间序列数据是指按时间顺序排列的数据，如股票价格、气温、销售额等数据。

随着大数据时代的到来，时间序列数据处理和分析变得越来越重要。

MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，具备处理和存储时间序列数据的能力。

本文将介绍如何使用MySQL进行时间序列数据处理与分析，包括数据存储、查询、聚合和可视化等方面。

1. 时间序列数据的存储在MySQL中，我们可以使用表格对时间序列数据进行存储。

每个数据点可以看作是表中的一行，每个时间戳对应表中的一列。

为了提高查询效率，我们可以使用索引来加快查询速度。

可以根据具体业务需求选择适合的索引类型，如B树索引、哈希索引等。

2. 时间序列数据的查询为了方便进行时间序列数据的查询，我们可以通过设定好的索引来提高查询效率。

在MySQL中，我们可以使用SQL语句来进行时间序列数据的查询。

以下是一些常用的查询语句示例：（1）按时间范围查询：SELECT * FROM table_name WHERE timestamp BETWEEN start_time ANDend_time;（2）按时间顺序排序：SELECT * FROM table_name ORDER BY timestamp ASC;（3）按时间间隔进行聚合查询：SELECT timestamp, AVG(value) FROM table_name GROUP BYDATE(timestamp);3. 时间序列数据的聚合在时间序列数据分析中，常常需要对数据进行聚合，以便得到更有意义的结果。

在MySQL中，我们可以使用聚合函数来进行聚合操作，如SUM、AVG、COUNT 等。

以下是一些常用的聚合操作示例：（1）计算平均值：SELECT AVG(value) FROM table_name;（2）计算总和：SELECT SUM(value) FROM table_name;（3）计算最大值和最小值：SELECT MAX(value), MIN(value) FROM table_name;4. 时间序列数据的可视化可视化是时间序列数据分析的重要步骤，通过可视化可以更直观地展现数据的趋势和规律。

数据库中时间序列数据的存储与处理

数据库中时间序列数据的存储与处理时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据集合，广泛应用于金融、气象、交通、电力等领域。

在实际应用中，为了对时间序列数据进行有效存储和高效处理，我们需要合理设计数据表结构和选择适当的存储方式。

1. 数据表结构设计首先，我们需要设计数据表结构，以存储时间序列数据。

常用的数据表结构有两种：a) 平面表结构：在平面表结构中，每一行代表一个数据点，每一列则代表一种属性。

这种结构适用于属性个数较少、结构较简单的时间序列数据。

b) 样本集表结构：在样本集表结构中，每一行代表一个时间点，每一列代表一个属性。

这种结构适用于属性个数较多、结构较复杂的时间序列数据。

在设计数据表时，需要考虑数据的精度、单位和数据类型等因素，并为每个属性指定适当的数据类型，如整数、浮点数等。

2. 存储方式选择选择合适的存储方式可以提高时间序列数据的存取效率。

a) 关系型数据库存储：关系型数据库如MySQL、Oracle等，是一种常见的存储时间序列数据的方式。

它具备事务一致性和数据完整性的特点，支持SQL查询和复杂的关联操作。

但由于关系型数据库的存储结构设计为表，这在处理大规模时间序列数据时可能会存在性能瓶颈。

b) NoSQL数据库存储：NoSQL数据库如MongoDB、HBase等，适合存储海量时间序列数据。

NoSQL数据库的表结构可以更灵活，适应不同数据结构的需求，且具备高可扩展性。

但相对于关系型数据库，NoSQL数据库的事务支持和查询灵活性可能较差。

c) 分布式文件系统存储：分布式文件系统如Hadoop、HDFS等，可以存储大规模的时间序列数据，并具备高容错性和高可靠性的特点。

分布式文件系统将数据切分成多个块，并在不同节点上做并行存储和处理，提高了数据处理的速度和可靠性。

在选择存储方式时，需要根据数据规模、性能要求、查询复杂性等因素进行综合考虑。

3. 时间序列数据的处理为了提取、分析和使用时间序列数据，我们需要进行相应的处理。

pandas 时间函数

pandas 时间函数
pandas时间函数是pandas库中的一组函数，用于处理时间、日期和时间序列数据。

这些函数提供了一系列灵活的工具，使得时间数据的处理更加简便、快捷和准确。

其中，常用的时间函数包括：
1. to_datetime()：将字符串或数值类型的时间数据转换为pandas 中的时间格式。

2. date_range()：生成一个时间序列，可指定起始时间、结束时间、间隔、频率等参数。

3. timedelta()：计算两个时间之间的时间差。

4. resample()：对时间序列数据进行降采样或升采样。

5. shift()：对时间序列数据进行移动，可实现滞后、超前等效果。

6. rolling()：对时间序列数据进行滚动计算，可实现移动平均、移动标准差等功能。

7. period_range()：生成一个时间周期序列，可指定周期类型、周期数量等参数。

pandas 时间函数的应用非常广泛，包括金融、物流、气象、医疗、社交等领域。

通过灵活运用这些函数，可以方便地进行时间序列分析、数据可视化、模型建立等操作，为数据科学家提供了重要的工具支持。

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时间序列--时间序列基础

时间序列--时间序列基础本节pandas库会⽤到，约定：import pandas as pdnumpy库也会⽤到，约定：import numpy as np2 时间序列基础pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳（通常以python字符串或datetime对象表⽰）为索引的Series。

1 >>> from datetime import datetime2 >>> dates = [datetime(2020, 1, 23), datetime(2020, 1, 24), datetime(2020, 1, 25)]3 >>> ts = pd.Series(np.random.randn(3), index=dates)4 >>> ts5 2020-01-23 -0.2256886 2020-01-24 -0.5208237 2020-01-25 -0.8192718 dtype: float64这些datetime对象实际被放在⼀个DatetimeIndex中，变量ts就变成了⼀个TimeSeries。

跟其它Series⼀样，不同索引的时间序列之间的算术运算会⾃动按⽇期对齐。

1 >>> type(ts)2 <class 'pandas.core.series.Series'>3 >>> ts.index4 DatetimeIndex(['2020-01-23', '2020-01-24', '2020-01-25'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)5 >>> ts + ts[::2]6 2020-01-23 -2.5735477 2020-01-24 NaN8 2020-01-25 -0.9678549 dtype: float6410 >>> ts.index.dtype11 dtype('<M8[ns]')DatetimeIndex中的各个标量值是pandas的Timestamp对象。

pandas快速处理date_time日期格式方法

pandas快速处理date_time⽇期格式⽅法当数据很多，且⽇期格式不标准时的时候，如果pandas.to_datetime 函数使⽤不当，会使得处理时间变得很长，提升速度的关键在于format的使⽤。

下⾯举例进⾏说明：⽰例数据：date 格式：02.01.2013 即⽇.⽉.年数据量：3000000transcation.head()---------------------------------------------date date_block_num shop_id item_id item_price item_cnt_day0 02.01.2013 0 59 22154 999.00 1.01 03.01.2013 0 25 2552 899.00 1.02 05.01.2013 0 25 2552 899.00 -1.03 06.01.2013 0 25 2554 1709.05 1.04 15.01.2013 0 25 2555 1099.00 1.0处理⽅式⼀：transactions['date_formatted']=pd.to_datetime(transactions['date'])处理时间： 10min处理⽅式⼆：transactions['date_formatted']=pd.to_datetime(transactions['date'], format='%d.%m.%Y')处理时间：10s附录：format相关代码说明%Y4位数的年%y2位数的年%m2位数的⽉[01,12]%d2位数的⽇[01，31]%H时（24⼩时制）[00,23]%l时（12⼩时制）[01,12]%M2位数的分[00,59]%S秒[00,61]有闰秒的存在%w⽤整数表⽰的星期⼏[0（星期天），6]%F%Y-%m-%d简写形式例如，2017-06-27%D%m/%d/%y简写形式以上这篇pandas 快速处理 date_time ⽇期格式⽅法就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。

数据库中datetime类型长度

数据库中datetime类型长度
在数据库中，datetime类型表示日期和时间的组合。

它的长度可以根据具体的数据库系统而有所不同。

例如，在MySQL中，datetime 类型的长度为8个字节，可以存储范围为'1000-01-01 00:00:00'到'9999-12-31 23:59:59'的日期和时间信息。

而在SQL Server中，datetime类型的长度为8个字节，可以存储范围为'1753-01-01 00:00:00'到'9999-12-31 23:59:59'的日期和时间信息。

在Oracle 数据库中，datetime类型的长度为7个字节，可以存储范围为'4712 BC'到'9999 AD'的日期和时间信息。

因此，在使用datetime类型时，应该根据所使用的数据库系统确定其长度和存储范围，以避免数据溢出或存储不足的情况。

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flink时间用法

flink时间用法摘要：本文将介绍如何使用FLINK TIME处理时间序列数据。

FLINK TIME 是一种快捷、灵活的时间处理方法，可以帮助您处理实时和批处理的时间序列数据。

我们将通过一个实例来展示如何使用FLINK TIME来处理时间序列数据。

1. 引言时间序列数据是指在一段时间内按时间顺序收集的数据点。

这些数据通常用于分析趋势、周期性和季节性等。

在处理时间序列数据时，我们需要考虑时间戳的生成、处理和存储。

传统的处理方法通常基于特定的时间格式和精度，这可能导致处理效率低下和精度损失。

为了克服这些限制，我们引入了FLINK TIME，一种基于Apache Flink的时间处理方法。

2. Flink Time概述Flink Time是一种基于Apache Flink的时间处理方法，它可以处理实时和批处理的时间序列数据。

Flink Time提供了一组高级API和内置函数，使得处理时间序列数据变得更加简单和快捷。

以下是Flink Time的一些关键特性：- 支持多种时间格式和精度- 内置的时间处理函数，如窗口、滑动窗口、时间戳计算等- 可以与Flink的DataStream API和Table API无缝集成- 支持事件时间和处理时间的计算3. 使用Flink Time处理时间序列数据下面我们将通过一个实例来展示如何使用Flink Time来处理时间序列数据。

假设我们有一个实时流处理应用，需要处理股票价格数据。

我们将使用Flink Time 来处理时间戳、窗口和滑动窗口等。

3.1 创建DataStream首先，我们需要创建一个DataStream，其中包含股票价格数据。

我们可以使用Flink SQL或DataStream API来实现这一点。

以下是一个使用Flink SQL的示例：```sqlCREATE TABLE stock_prices (symbol V ARCHAR,price DECIMAL,timestamp TIMESTAMP(3))WITH ('connector.type' = 'KafkaConnector','topic' = 'stock_prices','scan.startup.mode' = 'earliest-offset','format.type' = 'json');```3.2 处理时间戳在处理股票价格数据时，我们需要考虑时间戳。