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python时间序列按频率生成日期的方法
脚本专栏 2024/11/17 佚名
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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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python时间序列按频率生成日期,python时间序列,python时间序列生成日期
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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