period_range 函数可以生成一个固定频率的时间范围。我们可以指定开始时间、结束时间和频率。在这个例子中,我们以月为单位生成一个时间范围。 periods=pd.period_range(start='2021-01',end='2022-12',freq='M') 1. 转换为 int64 类型 最后,我们需要将 period_range 对象转换为 int64 类型。我们可以使用 astype...
pd.period_range():创建时期范围 pd.period_range()的数据格式为PeriodIndex,pd.Period()单个数值的数据格式为Period Timestamp表示一个时间戳,是一个时间截面;Period表示一个时期,是一个时间段。二者作index时区别不大 prg=pd.period_range('2021','2022',freq='m')# 创建时期范围print(prg,'\t',type(prg...
period_range函数可⽤于创建规则的时期范围: # period_range函数可⽤于创建规则的时期范围: rng=pd.period_range('2000-01-01','2000-06-30',freq='M') rng PeriodIndex(['2000-01','2000-02','2000-03','2000-04','2000-05','2000-06'],dtype='period[M]',freq='M') PeriodIndex类保存了...
1.1 period创建时期 1.2 period_range创建时期范围 1.3 asfreq频率转换 1.4 时间戳与日期之间转换 1.pandas模块之period 1.1 period创建时期 importpandasaspd# pd.Period()创建时期p = pd.Period('2017', freq ='M')print(p,type(p))# 生成一个以2017-01开始,月为频率的时间构造器# pd.Period()参数:一个...
Out[147]: Period('2005', 'A-DEC') In [148]: pd.Period('2014',freq='A-DEC')-p Out[148]: <7 * YearEnds: month=12> 1.period_range函数 用于创建规则的时期范围: In [150]: rng=pd.period_range('1/1/2019','6/30/2019',freq='M') In [151]: rng Out[151]: PeriodIndex(['...
period_range函数可用于创建规则的时期范围: 时期的频率转换 Period和PeriodIndex对象都可以通过其asfreq方法被转换成别的频率。 在将高频率转换为低频率时,超时期(superperiod)是由子时期(subperiod)所属的位置决定的。 例如,在A-JUN频率中,月份“2007年8月”实际上是属于周期“2008年”的: ...
#Period可以直接加减 print p + 5 #相同频率的Period可以进行加减,不同频率是不能加减的 rng = pd.Period('2015',freq = 'A-DEC') - p print rng rng = pd.period_range('1/1/2000','6/30/2000',freq = 'M') #类型是<class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'>,形式上是一个array数组 ...
period_range:生成PeriodIndex的时期日期序列 频率别名和偏置类型 频率和日期偏置 pandas中的频率由基础频率和倍数频率组成。 基础频率通常会有字符串别名 基础频率前面放置一个倍数,形成倍数频率 生成带频率的数据 锚定偏置量 频率描述点的时间并不是均匀分布的,'M’表示月末,'BM’表示月内最后的工作日,取决于当月天...
使用period_range构造有规则的时间序列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 使用period_range rng = pd.period_range('2020-01-01', '2020-06-30', freq='M') rng 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 PeriodIndex(['2020-01', '2020-02', '2020-03', '2020-04'...
2、period或PeriodIndex:一个有开始和结束的时间间隔。它由固定的间隔组成。 t = pd.to_datetime(["04/23/1920", "10/29/1923"])period = t.to_period("D")#PeriodIndex(['1920-04-23', '1923-10-29'], dtype='period[D]') 3、Timedelta或TimedeltaIndex:两个日期之间的时间间隔。 delta = pd....