pandas是一个用于数据处理和分析的 Python 库,其中的infer_freq函数用于推断时间序列数据的频率。如果infer_freq返回None,这意味着它无法从提供的数据中推断出频率。 基础概念 频率是指时间序列数据中的重复模式,例如每日、每月或每年。infer_freq函数尝试从时间戳索引中推断出这种模式。
pd.infer_freq() 当时间序列不连续时,可能推断的频率为None, 笔者为了使得缺失值不影响频率的推断,做了一下修正: def _infer_freq(df: pd.DataFrame, timestamp: str) dateindex = pd.DatetimeIndex(pd.to_datetime(df[timestamp])) freq = pd.infer_freq(dateindex) if freq is None: for i in range...
to_datetime: 将输入转换为Datetime类型date_range: 生成日期范围to_timedelta: 将输入转换为Timedelta类型timedelta_range: 生成时间间隔范围shift: 沿着时间轴将数据移动resample: 对时间序列进行重新采样asfreq: 将时间序列转换为指定的频率cut: 将连续数据划分为离散的箱period_range: 生成周期范围infer_freq: 推断时间...
Python pandas.infer_freq用法及代码示例用法: pandas.infer_freq(index, warn=True)在给定输入索引的情况下推断最可能的频率。如果频率不确定,则会打印警告。参数: index:DatetimeIndex 或 TimedeltaIndex 如果通过一个系列将使用系列的值(不是索引)。 warn:布尔值,默认为真 返回: str 或 None 如果没有可辨别的...
压缩类型可以是一个显式参数,也可以从文件扩展名中推断出来。如果是‘infer’,则在文件名以'.gz'、'.bz2'、'.zip'、'.xz'或'.zst'结尾时使用gzip、bz2、zip、xz或zstd。 压缩参数也可以是一个dict,以便传递选项给压缩协议。必须有一个设置为压缩协议名称的'method'键,必须是{'zip'、'gzip'、'bz2'、'...
infer_freq: 推断时间序列的频率 tz_localize: 设置时区 tz_convert: 转换时区 dt: 用于访问Datetime中的属性 day_name, month_name: 获取日期的星期几和月份的名称 total_seconds: 计算时间间隔的总秒数 rolling: 用于滚动窗口的操作 expanding: 用于展开窗口的操作 at_time, between_time: 在特定时间进行选择 ...
infer_freq(index, warn: 'bool' = True) -> 'str | None' Help on function infer_freq in module pandas.tseries.frequencies:infer_freq(index, warn: 'bool' = True) -> 'str | None'Infer the most likely frequency given the input index. If the frequency isuncertain, a warning will be ...
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=’\t’, header=’infer’, names=None, index_col=None, dtype=None, engine=None, nrows=None) 幻灯片64 7.1 pandas基本操作——读写不同数据源的数据 1.文本文件读取 read_table和read_csv常用参数及其说明。
PandasDatetimeIndex.inferred_freq屬性嘗試返回由infer_freq生成的代表頻率猜測的字符串。對於該函數無法自動檢測DatetimeIndex的頻率的情況,它將返回None。 用法:DatetimeIndex.inferred_freq 返回:頻率 範例1:采用DatetimeIndex.inferred_freq屬性以自動檢測給定DatetimeIndex對象的頻率。
pd.DatetimeIndex( data=None, # 数据 freq=NoDefault.no_default, # 频率 tz=None, # 时区 normalize=False, # 是否归一化 closed=None, # 区间是否关闭 ambiguous='raise', #‘infer’, bool-ndarray, ‘NaT’, 默认‘raise’ dayfirst=False, # 第一天 yearfirst=False, # 第一年 dtype=None, # 数...