时间序列|pandas自动生成时间神器来啦!厉害啦!

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hello大家好 , 今天给大家介绍一个自动生成时间的神器 , 妈妈再也不用担心我手动一个个输入啦!
1.date_range函数的用法:
就是这个函数 , date_range能帮我们快速生成时间序列 , 来看看它的用法吧:
pd.date_range(startendperiodsfreq)
2.date_range函数各参数的用法:
①start、end:开始时间和结束时间 , 两者必须其一进行填写 。
②periods:生成时间序列的数量 。
③freq:时间频率 , 默认为天即”D“ , 我们后期可以根据自己的需要进行修改 , 比如按照月:’m‘ 。
3.date_range函数使用实例:
接下来我们就通过几个例子 , 为大家讲解各参数的用法:
举例1:比如我们想要创建从2022年6月1日到2022年6月6日之间的时间序列可以这样写:
pd.date_range(start='2022-6-1'end='2020-6-6')
最终展示的结果如下:

举例2:同时 , 我们也可以这样写 , 只写开始的时间 , 生成时间序列的数量:
pd.date_range(start='2022-6-1'periods=6)
结果如下 , 我们发现和上面的生成结果是一样的:

举例3:我们举一反三 , 根据第二个例子 , 可以只写结束时间 , 以及时间序列的数量:
pd.date_range(end='2022-6-6'periods=6)
【时间序列|pandas自动生成时间神器来啦!厉害啦!】
举例4:我们设置开始和结束的时间 , 但是我们同时设置时间序列的数量 , 会发生什么情况呢?
pd.date_range(start='2022-6-1'end='2022-6-6'periods=3)
我们会发现 , 它会根据我们设置的开始和结束的时间 , 展示三个日期 , 但是不再按照以天为单位 , 而是平均分配这时间间隔:

举例5:我们不在以天为单位 , 按照月份进行展示:
pd.date_range(start='2022-6-1'freq='M'periods=5)
这样展示给我们的是从2022-6-1日开始的5个月:

好了 , 小伙伴们今天的文章就到这里了 , 别忘了点个赞哦!明天见!