【时间序列|pandas自动生成时间神器来啦!厉害啦!】
文章图片
文章图片
hello大家好 , 今天给大家介绍一个自动生成时间的神器 , 妈妈再也不用担心我手动一个个输入啦!
1.date_range函数的用法:
就是这个函数 , date_range能帮我们快速生成时间序列 , 来看看它的用法吧:
pd.date_range(startendperiodsfreq)
2.date_range函数各参数的用法:
①start、end:开始时间和结束时间 , 两者必须其一进行填写 。
②periods:生成时间序列的数量 。
③freq:时间频率 , 默认为天即”D“ , 我们后期可以根据自己的需要进行修改 , 比如按照月:’m‘ 。
3.date_range函数使用实例:
接下来我们就通过几个例子 , 为大家讲解各参数的用法:
举例1:比如我们想要创建从2022年6月1日到2022年6月6日之间的时间序列可以这样写:
pd.date_range(start='2022-6-1'end='2020-6-6')
最终展示的结果如下:
举例2:同时 , 我们也可以这样写 , 只写开始的时间 , 生成时间序列的数量:
pd.date_range(start='2022-6-1'periods=6)
结果如下 , 我们发现和上面的生成结果是一样的:
举例3:我们举一反三 , 根据第二个例子 , 可以只写结束时间 , 以及时间序列的数量:
pd.date_range(end='2022-6-6'periods=6)
举例4:我们设置开始和结束的时间 , 但是我们同时设置时间序列的数量 , 会发生什么情况呢?
pd.date_range(start='2022-6-1'end='2022-6-6'periods=3)
我们会发现 , 它会根据我们设置的开始和结束的时间 , 展示三个日期 , 但是不再按照以天为单位 , 而是平均分配这时间间隔:
举例5:我们不在以天为单位 , 按照月份进行展示:
pd.date_range(start='2022-6-1'freq='M'periods=5)
这样展示给我们的是从2022-6-1日开始的5个月:
好了 , 小伙伴们今天的文章就到这里了 , 别忘了点个赞哦!明天见!
- 英特尔|超实用的Pandas 函数汇总,你会几个?
- excel|一行代码,pandas分分钟搞定Excel!
- 智能手表|这6个Pandas函数,堪称\数据清洗\杀手!
- excel|超干货!pandas读取excel文件,赶紧收藏吧!
- |玩转pandas表格--数据创建少不了!
- CPU|Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比
- 时间序列|央视改口阿里,马云却遭到了起诉,又摊上什么事了?
- 时间序列|?在预测中使用LSTM架构的最新5篇论文推荐
- 自媒体|分享3个自动生成文案的工具,月入6000,做自媒体不会写文案?
- |Word文档自动生成图表目录,一分钟学会!