Python Pandas 简明教程

Python Pandas - Date Functionality

扩展时间序列，日期功能在金融数据分析中扮演着重要角色。在使用日期数据时，我们经常会遇到以下问题−

  1. Generating sequence of dates

  2. 将日期序列转换为不同的频率

Create a Range of Dates

通过指定周期和频率使用 date.range() 函数，我们可以创建日期序列。默认情况下，范围的频率为天。

import pandas as pd

print pd.date_range('1/1/2011', periods=5)

它的 output 如下所示 −

DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'],
   dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Change the Date Frequency

import pandas as pd

print pd.date_range('1/1/2011', periods=5,freq='M')

它的 output 如下所示 −

DatetimeIndex(['2011-01-31', '2011-02-28', '2011-03-31', '2011-04-30', '2011-05-31'],
   dtype='datetime64[ns]', freq='M')

bdate_range

bdate_range() 代表业务日期范围。不同于 date_range()，它排除了星期六和星期日。

import pandas as pd

print pd.date_range('1/1/2011', periods=5)

它的 output 如下所示 −

DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'],
   dtype='datetime64[ns]', freq='D')

注意，在 3 月 3 日之后，日期跳到 3 月 6 日，排除了 4 日和 5 日。只需查看您日历中的天数即可。

像 date_range 和 bdate_range 这样的便捷函数利用了各种频率别名。date_range 的默认频率是日历日，而 bdate_range 的默认频率是工作日。

import pandas as pd
start = pd.datetime(2011, 1, 1)
end = pd.datetime(2011, 1, 5)

print pd.date_range(start, end)

它的 output 如下所示 −

DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'],
   dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Offset Aliases

将许多字符串别名提供给有用的常见时间序列频率。我们将这些别名称为偏移别名。

Alias

Description

Alias

Description

B

business day frequency

BQS

business quarter start frequency

D

calendar day frequency

A

annual(Year) end frequency

W

weekly frequency

BA

business year end frequency

M

month end frequency

BAS

business year start frequency

SM

semi-month end frequency

BH

business hour frequency

BM

business month end frequency

H

hourly frequency

MS

month start frequency

T, min

minutely frequency

SMS

短信半月开始频率

S

secondly frequency

BMS

business month start frequency

L, ms

milliseconds

Q

quarter end frequency

U, us

microseconds

BQ

business quarter end frequency

N

nanoseconds

QS

quarter start frequency