1date_range = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31') 日期偏移量: Pandas 提供了 DateOffset 类,可以用于对日期执行各种算术运算。例如,要将日期向前推一天,可以使用以下代码: 1 2 3 from pandas.tseries.offsets import DateOffset date = pd.Timestamp('2023-01-01') new_date = ...
dt + pd.DateOffset(hours = 8) #100天以后 dt + pd.DateOffset(days = 100) 13.2时间戳索引 # 时间戳索引Series ts = pd.Series(np.random.randint(0,300,size = 200), #[0,300)随机生成200个 index=pd.date_range('2020-09-15',freq='D',periods=200)) #日期随机生成200个,从20200915开始,...
使用DateOffset创建日历: 代码语言:txt 复制 calendar = pd.DataFrame({'date': dates}) calendar['year'] = calendar['date'].dt.year calendar['month'] = calendar['date'].dt.month calendar['day'] = calendar['date'].dt.day calendar['weekday'] = calendar['date'].dt.weekday_name ...
start:时间序列的第一个值 start_day:时间序列第一天的午夜 end:时间序列的最后一个值 end_day:最后一天的午夜 offset:对origin添加的偏移量,Timedelta或str类型 group_keys:指定是否在结果索引包含分组keys,当采样对象使用了 .apply方法,默认False不包含 举例: 1)指定列名 resample默认只对索引对象操作,换句话说,...
# 时间差：DateOffsetdt + pd.DateOffset(hours=8) # +8小时 DatetimeIndex(['2030-03-14 08:36:27'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)dt + pd.DateOffset(days=8) # +8天 DatetimeIndex(['2030-03-22 00:36:27'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)dt - pd.DateOffset(days...
d.day_name() # 'Friday' 增加两个工作日: # 定义2个工作日时间偏移变量 two_business_days = 2 * pd.offsets.BDay() 所有的日期偏移对象都在pandas.tseries.offsets下,其中pandas.tseries.offsets.DateOffset是标准的日期范围时间偏移类型,它默认是一个日历日。
date datetime64[ns] datestr object dtype: object 1. 2. 3. 4. dt.year、dt.month、dt.day、dt.hour、dt.minute、dt.second、dt.week (dt.weekofyear和dt.week一样)分别返回日期的年、月、日、小时、分、秒及一年中的第几周 1.1.2. 列(字段)数据做类型强制转换为字符串 ...
在时间的偏移上,DateOffset的作用主要体现在: 基于日历的偏移:与Timedelta不同,DateOffset是基于日历的。这意味着它可以处理诸如“月份结束”、“工作日”等复杂的时间偏移,而Timedelta只能处理绝对时间差。 灵活性:DateOffset提供了多种子类,如BusinessDay、BusinessHour、MonthEnd等,这些子类允许我们根据具体需求进行更灵...
In [149]: (friday + two_business_days).day_name() Out[149]: 'Tuesday' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 大多数DateOffset都支持频率字符串或偏移别名,可用作freq关键字参数。有效的日期偏移及频率...
date_range 和 bdate_range origin 格式化 Period DateOffset 作为index 切片和完全匹配 时间序列的操作 Shifting 频率转换 Resampling 重新取样 简介 时间应该是在数据处理中经常会用到的一种数据类型,除了Numpy中datetime64 和 timedelta64 这两种数据类型之外,pandas 还整合了其他python库比如scikits.timeseries中的功能...