Python常用函数date_range,如按月区间生成序列 华哥复盘 分享不会少一分,何乐而不为 7 人赞同了该文章 def date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs): 参数: start 开始
importdatetimefromdateutil.relativedeltaimportrelativedeltadefget_month_range(date):# 计算月初日期month_start=datetime.datetime(date.year,date.month,1)# 计算月末日期month_end=month_start+relativedelta(day=31)returnmonth_start,month_end# 获取当前日期和时间now=datetime.datetime.now()# 获取当前月份的月初...
date_range('2019/1/1',periods=4,freq='W')) print(wdate) print(wdate.shift(2)) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 2019-01-06 0.713528 2019-01-13 -0.935406 2019-01-20 0.565824 2019-01-27 0.685361 Freq: W-SUN, dtype: float64 2019-01-06 NaN 2019-01-13 NaN 2019...
pd.date_range()默认频率为日历日 pd.bdate_range()默认频率为工作日 tz:时区 1.1 部分参数的讲解 rng1=pd.date_range('1/1/2017','1/10/2017',normalize=True) rng2=pd.date_range(start='1/1/2017',periods=10) rng3=pd.date_range(en...
月初: newdate = date.replace(day=1) condtions = {'datadate': newdate} 月末: year = date.year month = date.month a, b = calendar.monthrange(year, month) # a,b——weekday的第一天是星期几(0-6对应星期一到星期天)和这个月的所有天数 ...
date_range('2021-01-01', '2021-06-01', freq = 'WOM-3FRI') 结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DatetimeIndex(['2022-04-01 00:00:00', '2022-04-01 04:00:00', '2022-04-01 08:00:00', '2022-04-01 12:00:00', '2022-04-01 16:00:00'], dtype=...
一、介绍 类似于 range 产生等差数列,date_range 产生的是等差时间序列。 生成一个固定频率的时间索引,必须指定 start、end、periods 中的两个参数值,否则报错。 使用语法: pandas.date_range(start=None, end=None, periods=
使用pd.date_range生成一个日期范围,频率设置为'MS',表示每月的第一天。 初始化一个空的DataFrame,用于存储日历数据。 遍历日期范围,对于每个月的第一天,计算该月的最后一天,并将这两个日期添加到DataFrame中。 最后,返回包含历史日历数据的DataFrame。 运行这段代码,你将得到一个包含过去一年每个月月初和月末日期的...
pandas.date_range 是一个函数,允许我们创建一系列均匀间隔的日期。 除了指定开始或结束日期外,我们可以用一个周期来替代,并调整频率。 pandas.DataFrame.asfreq 返回具有新频率的数据帧或序列。对于数据中缺失的时刻,将添加新行并用NaN填充,或者使用我们指定的方法填充。通常需要提供偏移别名以获得所需的时间频率。
pandas.date_range pandas.date_range()这个函数主要是返回固定频率的时间索引,参数比较多,下面我们依次演示常用的参数用法。 根据指定的起止时间,生成时间序列 import pandas as pd pd.date_range(start='2019-1-09', end='2019-1-31') 根据起止时间生成 根据起止时间,并指定时间序列数量 pd.date_range(star...