pandas中的freq和inferred_freq等时间参数究竟有哪些
1.背景描述
当我们用pandas在进行时间类数据的处理时,不可避免的就要接触到freq这个参数。如date_range等函数,如Datetimeindex、Period、DataFrame等对象都会涉及到这个freq参数,那freq这个参数究竟有哪些?
2.参考文档
官方网址:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html#offset-aliases
3.个人整理
3.1 常见的参数
变量 | 含义 |
---|---|
B | 工作日频率 |
C | 自定义工作日频率 |
D | 日历日频率 |
W | 周频率 |
M | 月末频率 |
SM | 半月结束频率 (15号及月末) |
BM | 营业月结束(月末)频率 |
CBM | 自定义业务月末频率 |
MS | 月初频率 |
SMS | 半月开始频率 (1号及15号) |
BMS | 营业月开始(月初)频率 |
CBMS | 自定义业务月初频率 |
Q | 季度结束(季度末)频率 |
BQ | 业务季度结束(季度末)频率 |
QS | 季度开始(季度初)频率 |
BQS | 业务季度开始(季度初)频率 |
A, Y | 年终频率 |
BA, BY | 业务年结束(年终)频率 |
AS, YS | 年开始(年初)频率 |
BAS, BYS | 业务年开始(年初)频率 |
BH | 营业时间频率 |
H | 每小时频率 |
T, min | 每分钟频率 |
S | 每秒钟频率 |
L, ms | 毫秒 |
U, us | 微秒 |
N | 纳秒 |
3.2 组合命名
start='2011-01-01'
pd.date_range(start, periods=5, freq="B")
pd.date_range(start, periods=5, freq=pd.offsets.BDay())
效果如下:
pd.date_range(start, periods=10, freq="2h20min")
效果如下:
3.3 锚定偏移
变量 | 说明 |
---|---|
W-SUN | 周频率(周日),与 ‘W’相同 |
W-MON | 周频率(周一) |
W-TUE | 周频率 (周二) |
W-WED | 周频率 (周三) |
W-THU | 周频率 (周四) |
W-FRI | 周频率 (周五) |
W-SAT | 周频率 (周六) |
(B)Q(S)-DEC | 季度频率, BQ为十二月末(12-29/30/31),QS为十二月初, 类似 ‘Q’ |
(B)Q(S)-JAN | 季度频率, 一月末(初),BQ为月末(1-29/30/31),QS为月初(1-1) |
(B)Q(S)-FEB | 季度频率, 二月末(初),BQ为月末(2-27/28/29),QS为月初(2-1) |
(B)Q(S)-MAR | 季度频率,三月末(初),BQ为月末(3-29/30/31),QS为月初(3-1),类似(B)Q(S)-DEC |
(B)Q(S)-APR | 季度频率,四月末(初),类似(B)Q(S)-JAN |
(B)Q(S)-MAY | 季度频率, 五月末(初),类似(B)Q(S)-FEB |
(B)Q(S)-JUN | 季度频率, 六月末(初),类似(B)Q(S)-DEC |
(B)Q(S)-JUL | 季度频率, 七月末(初),类似(B)Q(S)-JAN |
(B)Q(S)-AUG | 季度频率, 八月末(初),类似(B)Q(S)-FEB |
(B)Q(S)-SEP | 季度频率, 九月末(初),类似(B)Q(S)-DEC |
(B)Q(S)-OCT | 季度频率, 十月末(初),类似(B)Q(S)-JAN |
(B)Q(S)-NOV | 季度频率, 十一月(初),类似(B)Q(S)-FEB |
(B)A(S)-DEC | 年频率, 十二月末(初), 类似 ‘A’ |
(B)A(S)-JAN | 年频率, 一月末(初) |
(B)A(S)-FEB | 年频率, 二月末(初) |
(B)A(S)-MAR | 年频率, 三月末(初) |
(B)A(S)-APR | 年频率, 四月末(初) |
(B)A(S)-MAY | 年频率, 五月末(初) |
(B)A(S)-JUN | 年频率,六月末(初) |
(B)A(S)-JUL | 年频率, 七月末(初) |
(B)A(S)-AUG | 年频率, 八月末(初) |
(B)A(S)-SEP | 年频率, 九月末(初) |
(B)A(S)-OCT | 年频率, 十月末(初) |
(B)A(S)-NOV | 年频率, 十一月末(初) |
4.思考
pandas中对于时间的处理功能很多,后面在使用过程中可以根据个人需求自由选择。
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