用Python玩转时序数据

时间序列是日常生活中最常见的数据类型之一。股票价格、销售信息、气候数据、能源使用，甚至个人身高体重都是可以用来定期收集的数据样本。几乎每个数据科学家在工作中都会遇到时间序列，能够有效地处理这些数据是数据科学领域之中的一项非常重要的技能。

本文简要介绍了如何从零开始使用Python中的时间序列。这包括对时间序列的简单定义，以及对利用pandas访问伦敦市居民智能电表所获取数据的处理。可以点击此处获取本文中所使用的数据。还提供了一些我认为有用的代码。

让我们从基础开始，时间序列的定义是这样的：

时间序列是按时间的顺序进行索引、排列或者绘制的数据点的集合。最常见的定义是，一个时间序列是在连续的相同间隔的时间点上取得的序列，因此它是一个离散时间数据的序列。

时间序列数据是围绕相对确定的时间戳而组织的。因此，与随机样本相比，可能包含我们将要尝试提取