pandas常用函数之date_range

在pandas中有一个非常常用的函数date_range,尤其是在处理时间序列数据时,这个函数的作用就是产生一个DatetimeIndex,就是时间序列数据的索引。这个函数的使用方式就是如下所示:

import pandas as pd
pd.date_range(......)

具体来看看它的用法:

函数原型

pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=’D’, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs)

参数

start:string或datetime-like,默认值是None,表示日期的起点。

end:string或datetime-like,默认值是None,表示日期的终点。

periods:integer或None,默认值是None,表示你要从这个函数产生多少个日期索引值;如果是None的话,那么start和end必须不能为None。

freq:string或DateOffset,默认值是’D’,表示以自然日为单位,这个参数用来指定计时单位,比如’5H’表示每隔5个小时计算一次。

tz:string或None,表示时区,例如:’Asia/Hong_Kong’。

normalize:bool,默认值为False,如果为True的话,那么在产生时间索引值之前会先把start和end都转化为当日的午夜0点。

name:str,默认值为None,给返回的时间索引指定一个名字。

closed:string或者None,默认值为None,表示start和end这个区间端点是否包含在区间内,可以有三个值,’left’表示左闭右开区间,’right’表示左开右闭区间,None表示两边都是闭区间。

返回值

DatetimeIndex

举个例子看看:

pd.date_range(start='20160101',end='20160601')
结果如下:

DatetimeIndex(['2016-01-01', '2016-01-02', '2016-01-03', '2016-01-04',               '2016-01-05', '2016-01-06', '2016-01-07', '2016-01-08',               '2016-01-09', '2016-01-10',
               ...               '2016-05-23', '2016-05-24', '2016-05-25', '2016-05-26',               '2016-05-27', '2016-05-28', '2016-05-29', '2016-05-30',               '2016-05-31', '2016-06-01'],
              dtype='datetime64[ns]', length=153, freq='D')

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