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...
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。 可能的原因 数据不足...
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...
period_range: 生成周期范围 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_...
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 ...
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 ...
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...
A small, complete example of the issue The output of pd.infer_freq is "D" while pd.to_timedelta expects "1D". import pandas as pd dates = pd.date_range(start='2016-10-01', end='2016-10-10', freq='1D') freq = pd.infer_freq(dates) delta = ...
infer_freq(index[, warn]) 根据输入索引推断最可能的频率。 高层处理间隔 interval_range([start, end, periods, freq, …]) 返回固定频率的internalindex 顶级评估 eval(expr[, parser, engine, truediv, …]) 使用各种后端将Python表达式计算为字符串。 测试 test([extra_args]) -Series...
period_range: 生成周期范围 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_...