有时候我们的数据是按某个频率收集的,比如每日、每月、每15分钟,那么我们怎么产生对应频率的索引呢?pandas中的date_range可用于生成指定长度的DatetimeIndex。
我们先看一下怎么生成日期范围:pd.date_range(startdate,enddate)
1.生成指定开始日期和结束日期的时间范围:
In:import pandas as pd index = pd.date_range('4/1/2019','5/1/2019') print(index) Out: DatetimeIndex(['2019-04-01', '2019-04-02', '2019-04-03', '2019-04-04', '2019-04-05', '2019-04-06', '2019-04-07', '2019-04-08', '2019-04-09', '2019-04-10', '2019-04-11', '2019-04-12', '2019-04-13', '2019-04-14', '2019-04-15', '2019-04-16', '2019-04-17', '2019-04-18', '2019-04-19', '2019-04-20', '2019-04-21', '2019-04-22', '2019-04-23', '2019-04-24', '2019-04-25', '2019-04-26', '2019-04-27', '2019-04-28', '2019-04-29', '2019-04-30', '2019-05-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
也可以只指定开始日期或结束日期,但这时必须要输入一个时间长度,并且指定输入的是开始时间还是结束时间,如果不指定默认是开始时间。
date_range(startdate/enddate,periods)
In:print(pd.date_range(start = '4/1/2019',periods = 10)) Out:DatetimeIndex(['2019-04-01', '2019-04-02', '2019-04-03', '2019-04-04', '2019-04-05', '2019-04-06', '2019-04-07', '2019-04-08', '2019-04-09', '2019-04-10'], dtype='datetime64[ns]', freq='D') In:print(pd.date_range(start = '5/1/2019',periods = 10)) Out:DatetimeIndex(['2019-05-01', '2019-05-02', '2019-05-03', '2019-05-04', '2019-05-05', '2019-05-06', '2019-05-07', '2019-05-08', '2019-05-09', '2019-05-10'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
现在我们已经知道怎么生成日期范围了,但是上面我们生成的日期的时间间隔都是天,接下来告诉大家怎么生成其他时间频率的日期范围。
要生成按某个频率计算的日期范围,只需要在date_range后加上freq就可以了。比如,生成每小时间隔的时间:
In:print(pd.date_range(start = '5/1/2019',periods = 10,freq = 'h')) Out:DatetimeIndex(['2019-05-01 00:00:00', '2019-05-01 01:00:00', '2019-05-01 02:00:00', '2019-05-01 03:00:00', '2019-05-01 04:00:00', '2019-05-01 05:00:00', '2019-05-01 06:00:00', '2019-05-01 07:00:00', '2019-05-01 08:00:00', '2019-05-01 09:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='H')
生成时间间隔为3个小时的时间:
In:print(pd.date_range(start = '5/1/2019',periods = 10,freq = '3h')) Out:DatetimeIndex(['2019-05-01 00:00:00', '2019-05-01 01:00:00', '2019-05-01 02:00:00', '2019-05-01 03:00:00', '2019-05-01 04:00:00', '2019-05-01 05:00:00', '2019-05-01 06:00:00', '2019-05-01 07:00:00', '2019-05-01 08:00:00', '2019-05-01 09:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='H')
生成时间间隔为1小时30分的时间:
In:print(pd.date_range(start = '5/1/2019',periods = 10,freq = '1h30min')) Out:DatetimeIndex(['2019-05-01 00:00:00', '2019-05-01 01:30:00', '2019-05-01 03:00:00', '2019-05-01 04:30:00', '2019-05-01 06:00:00', '2019-05-01 07:30:00', '2019-05-01 09:00:00', '2019-05-01 10:30:00', '2019-05-01 12:00:00', '2019-05-01 13:30:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='90T')
python还可以生成其他不规则频率的时间,比如每月的第一个工作日,每月的第一个日历日等
生成每月的第一个工作日:
In:print(pd.date_range(start = '1/1/2019',periods = 12,freq = 'BMS')) Out:DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-02-01', '2019-03-01', '2019-04-01', '2019-05-01', '2019-06-03', '2019-07-01', '2019-08-01', '2019-09-02', '2019-10-01', '2019-11-01', '2019-12-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='BMS')
生成每月的第一个日历日:
In:print(pd.date_range(start = '1/1/2019',periods = 12,freq = 'MS')) Out:DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-02-01', '2019-03-01', '2019-04-01', '2019-05-01', '2019-06-01', '2019-07-01', '2019-08-01', '2019-09-01', '2019-10-01', '2019-11-01', '2019-12-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='MS')
有一种很实用的频率类,为“WOM”,即每月的几个星期几。比如每月的第三个星期五。如果我们每月的第三个星期五发工资,这样就可以很方便的知道今年每个月的工资日了。
In:print(pd.date_range(start = '1/1/2019',periods = 12,freq = 'WOM-3FRI')) Out:DatetimeIndex(['2019-01-18', '2019-02-15', '2019-03-15', '2019-04-19', '2019-05-17', '2019-06-21', '2019-07-19', '2019-08-16', '2019-09-20', '2019-10-18', '2019-11-15', '2019-12-20'], dtype='datetime64[ns]', freq='WOM-3FRI')
下面是python可使用的时间序列的基础频率表:
别名
偏移量类型
说明
D
Day
每日历日
B
BusinessDay
每工作日
H
Hour
每小时
T或min
Minute
每分钟
S
Second
每秒
L或ms
Milli
每毫秒
U
Micro
每微秒
M
MonthEnd
每月最后一个日历日
BM
BusinessMonthEnd
每月最后一个工作日
MS
MonthBegin
每月第一个日历日
BMS
BusinessMonthBegin
每月第一个工作日
W-MON、W-TUE
Week
每周的星期几
WOM-1MON、WOM-2MON
WeekofMonth
每月第几周的星期几
Q-JAN、Q-FEB
QuarterEnd
每个季度对应的该月份的最后一个日历日
BQ-JAN、BQ-FEB
BusinessQuarterEnd
每个季度对应的该月份的最后一个工作日
QS-JAN、QS-FEB
QuarterBegin
每个季度对应的该月份的第一个日历日
BQS-JAN、BQS-FEB
QuarterBegin
每个季度对应的该月份的第一个工作日
A-JAN、B-FEB
YearEnd
每年指定月份的最后一个日历日
BA-JAN、BA-FEB
BusinessYearEnd
每年指定月份的最后一个工作日
AS-JAN、AS-FEB
YearBegin
每年指定月份的第一个日历日
BAS-JAN、BAS-FEB
BusinessYearBegin
每年指定月份的第一个工作日
以上所述是小编给大家介绍的python时间序列按频率生成日期的方法详解整合,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]