Pythonパンダ-日付機能

時系列を拡張する日付機能は、財務データ分析で重要な役割を果たします。日付データで作業している間、私たちは頻繁に次のものに遭遇します-

日付の範囲を作成する

期間と頻度を指定して* date.range（）*関数を使用すると、日付系列を作成できます。デフォルトでは、範囲の頻度は日数です。

import pandas as pd

print pd.date_range('1/1/2011', periods=5)

その*出力*は次のとおりです-

DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'],
   dtype='datetime64[ns]', freq='D')

import pandas as pd

print pd.date_range('1/1/2011', periods=5,freq='M')

その*出力*は次のとおりです-

DatetimeIndex(['2011-01-31', '2011-02-28', '2011-03-31', '2011-04-30', '2011-05-31'],
   dtype='datetime64[ns]', freq='M')

bdate_range（）は営業日範囲を表します。 date_range（）とは異なり、土曜日と日曜日は除外されます。

import pandas as pd

print pd.date_range('1/1/2011', periods=5)

その*出力*は次のとおりです-

DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'],
   dtype='datetime64[ns]', freq='D')

3月3日以降、日付は4日と5日を除いて6月3日にジャンプします。カレンダーを確認してください。

*date_range* や *bdate_range* などの便利な関数は、さまざまな周波数エイリアスを利用します。 date_rangeのデフォルトの頻度は暦日ですが、bdate_rangeのデフォルトの頻度は営業日です。

import pandas as pd
start = pd.datetime(2011, 1, 1)
end = pd.datetime(2011, 1, 5)

print pd.date_range(start, end)

その*出力*は次のとおりです-

DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'],
   dtype='datetime64[ns]', freq='D')

有用な一般的な時系列周波数に、多くの文字列エイリアスが与えられます。これらのエイリアスをオフセットエイリアスと呼びます。

Alias	Description	Alias	Description
B	business day frequency	BQS	business quarter start frequency
D	calendar day frequency	A	annual(Year) end frequency
W	weekly frequency	BA	business year end frequency
M	month end frequency	BAS	business year start frequency
SM	semi-month end frequency	BH	business hour frequency
BM	business month end frequency	H	hourly frequency
MS	month start frequency	T, min	minutely frequency
SMS	SMS semi month start frequency	S	secondly frequency
BMS	business month start frequency	L, ms	milliseconds
Q	quarter end frequency	U, us	microseconds
BQ	business quarter end frequency	N	nanoseconds
QS	quarter start frequency