Numpy 合并时间序列数据

时间序列数据在我们的日常生活中扮演着非常重要的角色，尤其是在金融和市场领域，时间序列数据的挖掘和分析对于我们做出决策有着至关重要的作用。然而，数据处理中的一个常见问题是如何将不同时间范围内的数据进行合并。在这里，我们将介绍如何使用numpy和pandas来合并时间序列数据。

阅读更多：Numpy 教程

1. 什么是时间序列

时间序列是一系列按时间顺序排列的数据点，每个数据点代表了一段时间内的某些量。在时间序列中，每个数据点与同一时间点的其他数据点相关联。时间序列数据可以由定期观察到的现象产生，例如从设备中收集的数据、金融市场中的交易数据、气象学中的气象数据等。

下面是一个简单的时间序列数据的示例，先通过创建一个 pandas DataFrame 来演示：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

date_rng = pd.date_range(start='1/01/2020', end='1/08/2020', freq='H')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))

上面代码中，我们首先使用pd.date_range方法生成了一个时间序列，然后使用pd.DataFrame方法将其转换为 pandas dataframe，其中的 freq 参数表示采样频率，这里表示每小时采样一次，第一列 date 表示时间戳，第二列 data 表示随机数据。我们可以使用df.head()来查看前几行数据。

2. 合并时间序列数据

在数据分析中，我们经常需要把不同时间段的数据合并起来，统一处理。Numpy 和 Pandas 是两种流行的处理时间序列数据的 Python 库，其中 pandas 更适合处理统计学数字和可视化处理，提供了非常丰富的时间序列功能，而 numpy 更适合处理科学计算问题。

接下来，我们将介绍如何使用 numpy 和 pandas 合并时间序列数据。

2.1 使用 numpy 合并数据

在 numpy 中，主要是使用 concatenate 函数来进行数组的合并，下面是一个简单的示例：

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.concatenate((a, b))
print(c)

输出：

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

以上示例中，我们定义了两个一维数组 a 和 b，然后使用 concatenate 将其合并为一个新的一维数组 c。

当数据变成二维的时候，我们也可以使用 concatenate 函数，如下面这个简单的示例：

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)

输出：

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

以上示例中，我们定义了两个二维数组 a 和 b，然后使用 concatenate 将其按行合并为一个新的二维数组 c。

2.2 使用 pandas 合并数据

在 pandas 中，可以使用 merge() 和 concat() 函数来合并时间序列数据。

2.2.1 merge() 函数

merge() 函数是 pandas 中的一种方法，用于根据一个或多个键进行连接。

下面是一个使用 merge() 函数来合并时间序列数据的示例：

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                     'A': [1, 2, 3, 4],
                     'B': [5, 6, 7, 8]})
right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                      'C': [9, 10, 11, 12],
                      'D': [13, 14, 15, 16]})
result = pd.merge(left, right, on='key')
print(result)

输出：

  key  A  B   C   D
0  K0  1  5   9  13
1  K1  2  6  10  14
2  K2  3  7  11  15
3  K3  4  8  12  16

以上示例中，我们首先定义了两个 DataFrame left 和 right，然后从这两个 dataframe 中分别选择 key 列作为键，将它们合并成一个新的 dataframe result，其中 A 和 B 列是 left dataframe 中的，C 和 D 列是 right dataframe 中的。

2.2.2 concat() 函数

concat() 函数用于将多个 pandas 对象相连接，沿轴 axis。在第一次调用 concat() 函数时，沿着 axis=0 连接 pandas series 或 dataframe 对象，会增加行数，沿着 axis=1 连接，会增加列数。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd
s1 = pd.Series([0, 1], index=['a', 'b'])
s2 = pd.Series([2, 3, 4], index=['c', 'd', 'e'])
s3 = pd.Series([5, 6], index=['f', 'g'])
result = pd.concat([s1, s2, s3], axis=0)
print(result)

输出：

a    0
b    1
c    2
d    3
e    4
f    5
g    6
dtype: int64

以上示例中，我们定义了三个 pandas series s1、s2 和 s3，然后使用 concat() 将它们按行连接起来生成一个新的 pandas series result。

3. 进一步应用

在实际应用中，我们可能需要将多个时间序列数据集合并成一个时间序列数据，这时候我们可以使用 pandas 中的 concat() 函数。

首先，我们需要将多个时间序列数据集转化为 pandas dataframe，每个 dataframe 中需要有一个时间列。

下面是一个示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

date_rng_1 = pd.date_range(start='1/01/2020', end='1/07/2020', freq='D')
date_rng_2 = pd.date_range(start='1/05/2020', end='1/10/2020', freq='D')
df1 = pd.DataFrame(date_rng_1, columns=['date'])
df1['data1'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng_1)))
df2 = pd.DataFrame(date_rng_2, columns=['date'])
df2['data2'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng_2)))

以上示例中，我们定义了两个时间序列数据 df1 和 df2，其中 df1 的时间范围是 2020-01-01 到 2020-01-07，df2 的时间范围是 2020-01-05 到 2020-01-10，两个数据之间存在时间上的重叠。

接下来，我们使用 pandas 中的 merge() 函数来合并这两个时间序列数据。首先，我们需要对两个 dataframe 进行 inner join，具体实现如下：

result = pd.merge(df1, df2, on='date', how='inner')

以上代码中的 on 参数表示基于哪一列进行合并，这里我们选择基于 date 列进行合并；how 参数表示合并方式，这里我们选择 inner join。

现在我们得到了一个新的 dataframe，它包含了两个原始 dataframe 中的所有行，并以时间列作为键，类似于下面这个样子：

        date  data1  data2
0 2020-01-05     47     26
1 2020-01-06     97     63
2 2020-01-07     46     73

最后我们可以使用 pandas 中的 concat() 函数将原始的时间序列数据按时间顺序进行合并：

concat_df = pd.concat([df1, df2.sort_values('date')], axis=0).set_index('date')

以上代码中的 axis 参数表示合并方向，这里我们选择按行合并；set_index() 函数将时间列数据设置为 index，以方便后续的数据分析。

现在我们得到了一个新的 dataframe，它包含了两个原始 dataframe 中的所有行，并按时间顺序排列，类似于下面这个样子：

            data1  data2
date                   
2020-01-01     55    NaN
2020-01-02     59    NaN
2020-01-03     43    NaN
2020-01-04     20    NaN
2020-01-05     73   26.0
2020-01-06     61   63.0
2020-01-07     77   73.0
2020-01-08     99  100.0
2020-01-09     23   48.0
2020-01-10     77   76.0

总结

在这篇文章中，我们介绍了时间序列数据的概念和原理，并使用 numpy 和 pandas 分别介绍了如何合并时间序列数据。最后我们给出了一个应用示例，展示了如何将多个时间序列数据合并成一个时间序列数据。对于时间序列数据的处理，我们建议使用 pandas 库，它提供了丰富的功能和易用的接口，能够更方便地处理各种时间序列数据。