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...
创建period_range 对象 接下来,我们需要创建一个 period_range 对象。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,...
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...
print(pd.Period('2020',freq='A-DEC')-1) 1. 2. 3. –> 输出的结果为: 2020-02 2019-11 2019 1. 2. 3. 1.2 pd.period_range()创建时期范围 1) 简单demo prng=pd.period_range('1/1/2020','1/1/2021',freq='M') print(prng) print(type(prng)) print(prng[0]) prin...
使用pd.period_range()创建一系列连续的时间段：#pythonperiods=pd.period_range(start='2024-01',end...
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...
period_range可用于创建规则的时期范围 pd.Series(np.arange(10),index = pd.period_range('2019/1/1','2019/10/01',freq='M')) 输出: 2019-01 0 2019-02 1 2019-03 2 2019-04 3 2019-05 4 2019-06 5 2019-07 6 2019-08 7 2019-09 8 ...
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 ...
Series.dt.freq 方法描述Series.dt.to_period(self, *args, **kwargs)将数据转换为特定频率的PeriodArray/Index。Series.dt.to_pydatetime(self)将数据返回为本机Python datetime对象的数组。Series.dt.tz_localize(self, *args, **kwargs)将时区非感知的Datetime Array/Index本地化为时区感知的Datetime Array/...