Python数据攻略-Pandas时间序列数据处理

时间序列数据是一种特殊类型的数据，它按照时间的顺序排列。可以把时间序列数据想象成一个简单的日记或者时间线。在这种数据中记录了某个或多个变量随时间的变化。时间序列数据在很多领域都有应用，比如金融（股票价格、汇率）、气象（气温、降雨量）、医疗（患者心跳、血压）等。

在今天的文章中将探讨如何使用Python的Pandas库来处理时间序列数据。将从如何创建时间序列数据开始，然后讨论如何进行索引、切片、基础操作，以及更高级的主题，如重采样和频率转换。