關於pandas.date_range()的用法及說明

2022-07-19 14:01:07

pandas.date_range()用法

date_range()是pandas中常用的函數，用於生成一個固定頻率的DatetimeIndex時間索引。

原型：

date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs)

常用引數為start、end、periods、freq。

start：指定生成時間序列的開始時間
end：指定生成時間序列的結束時間
periods：指定生成時間序列的數量
freq：生成頻率，預設‘D’，可以是’H’、‘D’、‘M’、‘5H’、‘10D’、…

還可以根據closed引數選擇是否包含開始和結束時間，left包含開始時間，不包含結束時間，right與之相反。

預設同時包含開始時間和結束時間。

函數呼叫時至少要指定引數start、end、periods中的兩個。

（1）指定起止時間

pd.date_range('20200101','20200110')

（2）指定開始時間和時間序列數量

pd.date_range('20200101',periods=10)

（3）指定結束時間和時間序列數量

pd.date_range(end='20200110',periods=10)

（4）指定開始時間、時間序列數量和頻率

pd.date_range(start='20200101',periods=5,freq='2D')

（5）指定結束時間、時間序列數量和頻率

pd.date_range(end='20200110',periods=5,freq='2D')

（6）指定起止時間和closed引數

pd.date_range('20200101','20200110',closed='left')

（7）時間序列做為索引，生成Series一維陣列

dates = pd.date_range(start='20200101',periods=5,freq='2D')
pd.Series(range(10,20,2),index=dates)

（8）時間序列做行索引，生成DateFrame二維陣列

dates = pd.date_range(start='20200101',periods=5,freq='2D')
pd.DataFrame(np.random.randn(5,5), index=dates, columns=list('ABCDE'))

pandas.date_range()詳解

官方檔案

pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs)

返回一個固定頻率的DatetimeIndex

引數

引數	資料型別	意義
start	str or datetime-like, optional	生成日期的左側邊界
end	str or datetime-like, optional	生成日期的右側邊界
periods	integer, optional	生成周期
freq	str or DateOffset, default ‘D’	可以有多種比如‘5H’，頻率別名參見連結
tz	str or tzinfo, optional	返回在地化的DatetimeIndex的時區名，例如’Asia/Hong_Kong’
normalize	bool, default False	生成日期之前，將開始/結束時間初始化為午夜
name	str, default None	產生的DatetimeIndex的名字
closed	{None, ‘left’, ‘right’}, optional	使區間相對於給定頻率左閉合、右閉合、雙向閉合（預設的None）
**kwargs		為了相容性，對結果沒有影響

案例

>>> pd.date_range(start='1/1/2018', end='1/08/2018')
DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04',
               '2018-01-05', '2018-01-06', '2018-01-07', '2018-01-08'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')
>>> pd.date_range(start='1/1/2018', periods=8)
DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04',
               '2018-01-05', '2018-01-06', '2018-01-07', '2018-01-08'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援it145.com。

關於pandas.date_range()的用法及說明

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