如何使用python時間序列按頻率生成日期

這篇文章將為大家詳細講解有關如何使用python時間序列按頻率生成日期，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

1.生成指定開始日期和結束日期的時間范圍：

In：import pandas as pd
	index = pd.date_range('4/1/2019','5/1/2019')
	print(index)
Out：
DatetimeIndex(['2019-04-01', '2019-04-02', '2019-04-03', '2019-04-04',
        '2019-04-05', '2019-04-06', '2019-04-07', '2019-04-08',
        '2019-04-09', '2019-04-10', '2019-04-11', '2019-04-12',
        '2019-04-13', '2019-04-14', '2019-04-15', '2019-04-16',
        '2019-04-17', '2019-04-18', '2019-04-19', '2019-04-20',
        '2019-04-21', '2019-04-22', '2019-04-23', '2019-04-24',
        '2019-04-25', '2019-04-26', '2019-04-27', '2019-04-28',
        '2019-04-29', '2019-04-30', '2019-05-01'],
       dtype='datetime64[ns]', freq='D')

也可以只指定開始日期或結束日期，但這時必須要輸入一個時間長度，并且指定輸入的是開始時間還是結束時間，如果不指定默認是開始時間。

date_range(startdate/enddate,periods)

In：print(pd.date_range(start = '4/1/2019',periods = 10))
Out：DatetimeIndex(['2019-04-01', '2019-04-02', '2019-04-03', '2019-04-04',
        '2019-04-05', '2019-04-06', '2019-04-07', '2019-04-08',
        '2019-04-09', '2019-04-10'],
       dtype='datetime64[ns]', freq='D')
In：print(pd.date_range(start = '5/1/2019',periods = 10))
Out：DatetimeIndex(['2019-05-01', '2019-05-02', '2019-05-03', '2019-05-04',
          '2019-05-05', '2019-05-06', '2019-05-07', '2019-05-08',
          '2019-05-09', '2019-05-10'],
         dtype='datetime64[ns]', freq='D')

現在我們已經知道怎么生成日期范圍了，但是上面我們生成的日期的時間間隔都是天，接下來告訴大家怎么生成其他時間頻率的日期范圍。

要生成按某個頻率計算的日期范圍，只需要在date_range后加上freq就可以了。比如，生成每小時間隔的時間：

In：print(pd.date_range(start = '5/1/2019',periods = 10,freq = 'h'))
Out：DatetimeIndex(['2019-05-01 00:00:00', '2019-05-01 01:00:00',
        '2019-05-01 02:00:00', '2019-05-01 03:00:00',
        '2019-05-01 04:00:00', '2019-05-01 05:00:00',
        '2019-05-01 06:00:00', '2019-05-01 07:00:00',
        '2019-05-01 08:00:00', '2019-05-01 09:00:00'],
       dtype='datetime64[ns]', freq='H')

生成時間間隔為3個小時的時間：

In：print(pd.date_range(start = '5/1/2019',periods = 10,freq = '3h'))
Out：DatetimeIndex(['2019-05-01 00:00:00', '2019-05-01 01:00:00',
        '2019-05-01 02:00:00', '2019-05-01 03:00:00',
        '2019-05-01 04:00:00', '2019-05-01 05:00:00',
        '2019-05-01 06:00:00', '2019-05-01 07:00:00',
        '2019-05-01 08:00:00', '2019-05-01 09:00:00'],
       dtype='datetime64[ns]', freq='H')

生成時間間隔為1小時30分的時間：

In：print(pd.date_range(start = '5/1/2019',periods = 10,freq = '1h40min'))
Out：DatetimeIndex(['2019-05-01 00:00:00', '2019-05-01 01:30:00',
        '2019-05-01 03:00:00', '2019-05-01 04:30:00',
        '2019-05-01 06:00:00', '2019-05-01 07:30:00',
        '2019-05-01 09:00:00', '2019-05-01 10:30:00',
        '2019-05-01 12:00:00', '2019-05-01 13:30:00'],
       dtype='datetime64[ns]', freq='90T')

python還可以生成其他不規則頻率的時間，比如每月的第一個工作日，每月的第一個日歷日等

生成每月的第一個工作日：

In：print(pd.date_range(start = '1/1/2019',periods = 12,freq = 'BMS'))
Out：DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-02-01', '2019-03-01', '2019-04-01',
        '2019-05-01', '2019-06-03', '2019-07-01', '2019-08-01',
        '2019-09-02', '2019-10-01', '2019-11-01', '2019-12-02'],
       dtype='datetime64[ns]', freq='BMS')

生成每月的第一個日歷日：

In：print(pd.date_range(start = '1/1/2019',periods = 12,freq = 'MS'))
Out：DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-02-01', '2019-03-01', '2019-04-01',
        '2019-05-01', '2019-06-01', '2019-07-01', '2019-08-01',
        '2019-09-01', '2019-10-01', '2019-11-01', '2019-12-01'],
       dtype='datetime64[ns]', freq='MS')

有一種很實用的頻率類，為“WOM”，即每月的幾個星期幾。比如每月的第三個星期五。如果我們每月的第三個星期五發工資，這樣就可以很方便的知道今年每個月的工資日了。

In：print(pd.date_range(start = '1/1/2019',periods = 12,freq = 'WOM-3FRI'))
Out：DatetimeIndex(['2019-01-18', '2019-02-15', '2019-03-15', '2019-04-19',
        '2019-05-17', '2019-06-21', '2019-07-19', '2019-08-16',
        '2019-09-20', '2019-10-18', '2019-11-15', '2019-12-20'],
       dtype='datetime64[ns]', freq='WOM-3FRI')

下面是python可使用的時間序列的基礎頻率表：

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