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!
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
- 凤飞飞《我们的主题曲》飞跃制作[正版原抓WAV+CUE]
- 刘嘉亮《亮情歌2》[WAV+CUE][1G]
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- 【轻音乐】曼托凡尼乐团《精选辑》2CD.1998[FLAC+CUE整轨]
- 邝美云《心中有爱》1989年香港DMIJP版1MTO东芝首版[WAV+CUE]
- 群星《情叹-发烧女声DSD》天籁女声发烧碟[WAV+CUE]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[FLAC/分轨][748.03MB]
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- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[320K/MP3][78.78MB]
- 群星《情叹-发烧男声DSD》最值得珍藏的完美男声[WAV+CUE]
- 群星《国韵飘香·贵妃醉酒HQCD黑胶王》2CD[WAV]
- 卫兰《DAUGHTER》【低速原抓WAV+CUE】
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[FLAC/分轨][398.22MB]
- ZWEI《迟暮的花 (Explicit)》[320K/MP3][57.16MB]