Расширяя временной ряд, функции даты играют важную роль в анализе финансовых данных. При работе с данными Date мы часто сталкиваемся со следующим:
- Генерация последовательности дат
- Конвертировать серию дат на разные частоты
Создать диапазон дат
Используя функцию date.range () , указав периоды и частоту, мы можем создать серию дат. По умолчанию частота диапазона составляет дни.
import pandas as pd print pd.date_range('1/1/2011', periods=5)
Его вывод выглядит следующим образом —
DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
Изменить частоту даты
import pandas as pd print pd.date_range('1/1/2011', periods=5,freq='M')
Его вывод выглядит следующим образом —
DatetimeIndex(['2011-01-31', '2011-02-28', '2011-03-31', '2011-04-30', '2011-05-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='M')
bdate_range
bdate_range () обозначает диапазоны бизнес-дат. В отличие от date_range (), он исключает субботу и воскресенье.
import pandas as pd print pd.date_range('1/1/2011', periods=5)
Его вывод выглядит следующим образом —
DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
Обратите внимание, что после 3 марта дата переходит на 6 марта, исключая 4 и 5 марта. Просто проверьте свой календарь на дни.
Удобные функции, такие как date_range и bdate_range, используют различные псевдонимы частот. Частота по умолчанию для date_range — это календарный день, а по умолчанию для bdate_range — рабочий день.
import pandas as pd start = pd.datetime(2011, 1, 1) end = pd.datetime(2011, 1, 5) print pd.date_range(start, end)
Его вывод выглядит следующим образом —
DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
Смещение псевдонимов
Ряд псевдонимов строк приведены для полезных общих частот временного ряда. Мы будем называть эти псевдонимы псевдонимами смещения.