pandas.date_range()方法作为pandas对时间序列有效处理方法,能够非常方便的生成 指定频率、指定起始时间的时间序列。本文列出了其参数和使用方法:
pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None,freq=‘D’, tz=None, normalize=False, name=None, closed=Non)
- start:string 或 datetime-like,默认值是 None,表示日期的起点。
- end:string 或 datetime-like,默认值是 None,表示日期的终点。
- periods:integer 或 None,默认值是 None,表示你要从这个函数产生多少个日期索引值;如果是 None 的话,那么 start 和 end 必须不能为 None。
- freq:string 或 DateOffset,默认值是 ‘D’,表示以自然日为单位,这个参数用来指定计时单位,比如 ‘5H’ 表示每隔 5 个小时计算一次。Y 年,H 小时,S 秒,D 天,M 月,
- tz:string 或 None,表示时区,例如:‘Asia/Hong_Kong’。
- normalize:bool,默认值为 False,如果为 True 的话,那么在产生时间索引值之前会先把 start 和 end 都转化为当日的午夜 0 点。
- name:str,默认值为 None,给返回的时间索引指定一个名字。
- closed:string 或者 None,默认值为 None,表示 start 和 end 这个区间端点是否包含在区间内,可以有三个值,‘left’ 表示左闭右开区间,‘right’ 表示左开右闭区间,None表示两边都是闭区间。
下面是实际使用方法:
import pandas as pd
data_time_index = pd.date_range(start="20200225",periods=4,freq='3M')
# 起始日期为2020年2月25日,时间间隔为3个月,次数为4次
date_time_index = pd.date_range(start="2018-06-29", end="2018-07-02", tz='Asia/Hong_Kong')
#tz代表选择时区