有时候我们的数据是按某个频率收集的，比如每日、每月、每15分钟，那么我们怎么产生对应频率的索引呢？pandas中的date_range可用于生成指定长度的datetimeindex。
我们先看一下怎么生成日期范围：pd.date_range(startdate,enddate)
1.生成指定开始日期和结束日期的时间范围：
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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')
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也可以只指定开始日期或结束日期，但这时必须要输入一个时间长度，并且指定输入的是开始时间还是结束时间，如果不指定默认是开始时间。
date_range(startdate/enddate,periods)
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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')
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现在我们已经知道怎么生成日期范围了，但是上面我们生成的日期的时间间隔都是天，接下来告诉大家怎么生成其他时间频率的日期范围。
要生成按某个频率计算的日期范围，只需要在date_range后加上freq就可以了。比如，生成每小时间隔的时间：
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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')
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生成时间间隔为3个小时的时间：
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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')
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生成时间间隔为1小时30分的时间：
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in：print(pd.date_range(start = '5/1/2019',periods = 10,freq = '1h30min'))
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')
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python还可以生成其他不规则频率的时间，比如每月的第一个工作日，每月的第一个日历日等
生成每月的第一个工作日：
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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')
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生成每月的第一个日历日：
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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')
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有一种很实用的频率类，为“wom”，即每月的几个星期几。比如每月的第三个星期五。如果我们每月的第三个星期五发工资，这样就可以很方便的知道今年每个月的工资日了。
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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')
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下面是python可使用的时间序列的基础频率表：
| 别名 | 偏移量类型 | 说明 |
|---|---|---|
| d | day | 每日历日 |
| b | businessday | 每工作日 |
| h | hour | 每小时 |
| t或min | minute | 每分钟 |
| s | second | 每秒 |
| l或ms | milli | 每毫秒 |
| u | micro | 每微秒 |
| m | monthend | 每月最后一个日历日 |
| bm | businessmonthend | 每月最后一个工作日 |
| ms | monthbegin | 每月第一个日历日 |
| bms | businessmonthbegin | 每月第一个工作日 |
| w-mon、w-tue | week | 每周的星期几 |
| wom-1mon、wom-2mon | weekofmonth | 每月第几周的星期几 |
| q-jan、q-feb | quarterend | 每个季度对应的该月份的最后一个日历日 |
| bq-jan、bq-feb | businessquarterend | 每个季度对应的该月份的最后一个工作日 |
| qs-jan、qs-feb | quarterbegin | 每个季度对应的该月份的第一个日历日 |
| bqs-jan、bqs-feb | quarterbegin | 每个季度对应的该月份的第一个工作日 |
| a-jan、b-feb | yearend | 每年指定月份的最后一个日历日 |
| ba-jan、ba-feb | businessyearend | 每年指定月份的最后一个工作日 |
| as-jan、as-feb | yearbegin | 每年指定月份的第一个日历日 |
| bas-jan、bas-feb | businessyearbegin | 每年指定月份的第一个工作日 |
以上所述是小编给大家介绍的python时间序列按频率生成日期的方法详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对服务器之家网站的支持！
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43342981/article/details/90144285