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成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

如何使用python時間序列按頻率生成日期-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)如何使用python時間序列按頻率生成日期,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

目前創(chuàng)新互聯(lián)公司已為成百上千家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)絡(luò)空間、網(wǎng)站改版維護、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計、海寧網(wǎng)站維護等服務(wù),公司將堅持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略,正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化,與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長,共同發(fā)展。

1.生成指定開始日期和結(jié)束日期的時間范圍:

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')

也可以只指定開始日期或結(jié)束日期,但這時必須要輸入一個時間長度,并且指定輸入的是開始時間還是結(jié)束時間,如果不指定默認是開始時間。

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')

現(xiàn)在我們已經(jīng)知道怎么生成日期范圍了,但是上面我們生成的日期的時間間隔都是天,接下來告訴大家怎么生成其他時間頻率的日期范圍。

要生成按某個頻率計算的日期范圍,只需要在date_range后加上freq就可以了。比如,生成每小時間隔的時間:

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')

生成時間間隔為3個小時的時間:

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')

生成時間間隔為1小時30分的時間:

In:print(pd.date_range(start = '5/1/2019',periods = 10,freq = '1h40min'))
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還可以生成其他不規(guī)則頻率的時間,比如每月的第一個工作日,每月的第一個日歷日等

生成每月的第一個工作日:

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')

生成每月的第一個日歷日:

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')

有一種很實用的頻率類,為“WOM”,即每月的幾個星期幾。比如每月的第三個星期五。如果我們每月的第三個星期五發(fā)工資,這樣就可以很方便的知道今年每個月的工資日了。

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可使用的時間序列的基礎(chǔ)頻率表:

別名偏移量類型說明
DDay每日歷日
BBusinessDay每工作日
HHour每小時
T或minMinute每分鐘
SSecond每秒
L或msMilli每毫秒
UMicro每微秒
MMonthEnd每月最后一個日歷日
BMBusinessMonthEnd每月最后一個工作日
MSMonthBegin每月第一個日歷日
BMSBusinessMonthBegin每月第一個工作日
W-MON、W-TUEWeek每周的星期幾
WOM-1MON、WOM-2MONWeekofMonth每月第幾周的星期幾
Q-JAN、Q-FEBQuarterEnd每個季度對應(yīng)的該月份的最后一個日歷日
BQ-JAN、BQ-FEBBusinessQuarterEnd每個季度對應(yīng)的該月份的最后一個工作日
QS-JAN、QS-FEBQuarterBegin每個季度對應(yīng)的該月份的第一個日歷日
BQS-JAN、BQS-FEBQuarterBegin每個季度對應(yīng)的該月份的第一個工作日
A-JAN、B-FEBYearEnd每年指定月份的最后一個日歷日
BA-JAN、BA-FEBBusinessYearEnd每年指定月份的最后一個工作日
AS-JAN、AS-FEBYearBegin每年指定月份的第一個日歷日
BAS-JAN、BAS-FEBBusinessYearBegin每年指定月份的第一個工作日

關(guān)于“如何使用python時間序列按頻率生成日期”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學(xué)到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。

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網(wǎng)頁標題:如何使用python時間序列按頻率生成日期-創(chuàng)新互聯(lián)
本文網(wǎng)址:http://weahome.cn/article/ddcddj.html

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