Pandas中如何提取时间序列的特点

要提取时间序列的特点，可使用Pandas中的dt属性。以下是一些经常使用的时间序列特点提取方法：

1. 提取年、月、日、小时、分钟、秒等时间单位：

df['year'] = df['timestamp'].dt.year
df['month'] = df['timestamp'].dt.month
df['day'] = df['timestamp'].dt.day
df['hour'] = df['timestamp'].dt.hour
df['minute'] = df['timestamp'].dt.minute
df['second'] = df['timestamp'].dt.second

2. 提取星期几：

df['weekday'] = df['timestamp'].dt.dayofweek

3. 提取季节：

def get_season(month):
    if month in [3, 4, 5]:
        return 'Spring'
    elif month in [6, 7, 8]:
        return 'Summer'
    elif month in [9, 10, 11]:
        return 'Autumn'
    else:
        return 'Winter'

df['season'] = df['month'].apply(get_season)

4. 提取是否是是工作日：

df['is_weekday'] = df['weekday'].apply(lambda x: 1 if x < 5 else 0)

通过以上方法，可以方便地从时间序列中提取各种特点进行分析和建模。