时间序列|pandas自动生成时间神器来啦！厉害啦！时间序列

文章图片

文章图片

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！