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關于pandas.date_range()的用法及說明_python

作者：linda公館 ? 更新時間： 2022-09-10 編程語言

pandas.date_range()用法

date_range()是pandas中常用的函數，用于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)

常用參數為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，默認‘D’，可以是’H’、‘D’、‘M’、‘5H’、‘10D’、…

還可以根據closed參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。

默認同時包含開始時間和結束時間。

函數調用時至少要指定參數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參數

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

（7）時間序列做為索引，生成Series一維數組

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二維數組

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

官方文檔

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

參數

參數 數據類型 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’，頻率別名參見鏈接
tz str or tzinfo, optional 返回本地化的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 使區間相對于給定頻率左閉合、右閉合、雙向閉合（默認的None）
**kwargs ? 為了兼容性，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')

原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_40078436/article/details/107697091

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