快捷導(dǎo)航

python時(shí)間序列按頻率生成日期的方法

更新時(shí)間：2019年05月14日 11:05:21 作者：李太陽(yáng)❀

這篇文章主要介紹了python時(shí)間序列按頻率生成日期的方法，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

有時(shí)候我們的數(shù)據(jù)是按某個(gè)頻率收集的，比如每日、每月、每15分鐘，那么我們?cè)趺串a(chǎn)生對(duì)應(yīng)頻率的索引呢？pandas中的date_range可用于生成指定長(zhǎng)度的DatetimeIndex。

我們先看一下怎么生成日期范圍：pd.date_range(startdate,enddate)

1.生成指定開(kāi)始日期和結(jié)束日期的時(shí)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(kāi)始日期或結(jié)束日期，但這時(shí)必須要輸入一個(gè)時(shí)間長(zhǎng)度，并且指定輸入的是開(kāi)始時(shí)間還是結(jié)束時(shí)間，如果不指定默認(rèn)是開(kāi)始時(shí)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(shí)間間隔都是天，接下來(lái)告訴大家怎么生成其他時(shí)間頻率的日期范圍。

要生成按某個(gè)頻率計(jì)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(shí)間隔的時(shí)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(shí)間間隔為3個(gè)小時(shí)的時(shí)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(shí)間間隔為1小時(shí)30分的時(shí)間：

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還可以生成其他不規(guī)則頻率的時(shí)間，比如每月的第一個(gè)工作日，每月的第一個(gè)日歷日等

生成每月的第一個(gè)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(gè)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(shí)用的頻率類，為“WOM”，即每月的幾個(gè)星期幾。比如每月的第三個(gè)星期五。如果我們每月的第三個(gè)星期五發(fā)工資，這樣就可以很方便的知道今年每個(gè)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(shí)間序列的基礎(chǔ)頻率表：

別名	偏移量類型	說(shuō)明
D	Day	每日歷日
B	BusinessDay	每工作日
H	Hour	每小時(shí)
T或min	Minute	每分鐘
S	Second	每秒
L或ms	Milli	每毫秒
U	Micro	每微秒
M	MonthEnd	每月最后一個(gè)日歷日
BM	BusinessMonthEnd	每月最后一個(gè)工作日
MS	MonthBegin	每月第一個(gè)日歷日
BMS	BusinessMonthBegin	每月第一個(gè)工作日
W-MON、W-TUE	Week	每周的星期幾
WOM-1MON、WOM-2MON	WeekofMonth	每月第幾周的星期幾
Q-JAN、Q-FEB	QuarterEnd	每個(gè)季度對(duì)應(yīng)的該月份的最后一個(gè)日歷日
BQ-JAN、BQ-FEB	BusinessQuarterEnd	每個(gè)季度對(duì)應(yīng)的該月份的最后一個(gè)工作日
QS-JAN、QS-FEB	QuarterBegin	每個(gè)季度對(duì)應(yīng)的該月份的第一個(gè)日歷日
BQS-JAN、BQS-FEB	QuarterBegin	每個(gè)季度對(duì)應(yīng)的該月份的第一個(gè)工作日
A-JAN、B-FEB	YearEnd	每年指定月份的最后一個(gè)日歷日
BA-JAN、BA-FEB	BusinessYearEnd	每年指定月份的最后一個(gè)工作日
AS-JAN、AS-FEB	YearBegin	每年指定月份的第一個(gè)日歷日
BAS-JAN、BAS-FEB	BusinessYearBegin	每年指定月份的第一個(gè)工作日