pandas 使用datetime创建一个示例DataFrame

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

示例

import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
# create an array of 5 dates starting at '2015-02-24', one per minute
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='T')
df = pd.DataFrame({ 'Date': rng, 'Val': np.random.randn(len(rng)) }) 
print (df)
# Output:
#                  Date       Val
# 0 2015-02-24 00:00:00  1.764052
# 1 2015-02-24 00:01:00  0.400157
# 2 2015-02-24 00:02:00  0.978738
# 3 2015-02-24 00:03:00  2.240893
# 4 2015-02-24 00:04:00  1.867558
# create an array of 5 dates starting at '2015-02-24', one per day
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='D')
df = pd.DataFrame({ 'Date': rng, 'Val' : np.random.randn(len(rng))}) 
print (df)
# Output:
#         Date       Val
# 0 2015-02-24 -0.977278
# 1 2015-02-25  0.950088
# 2 2015-02-26 -0.151357
# 3 2015-02-27 -0.103219
# 4 2015-02-28  0.410599
# create an array of 5 dates starting at '2015-02-24', one every 3 years
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='3A')
df = pd.DataFrame({ 'Date': rng, 'Val' : np.random.randn(len(rng))})  
print (df)
# Output:
#         Date       Val
# 0 2015-12-31  0.144044
# 1 2018-12-31  1.454274
# 2 2021-12-31  0.761038
# 3 2024-12-31  0.121675
# 4 2027-12-31  0.443863

具有DatetimeIndex以下内容的DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='T')
df = pd.DataFrame({ 'Val' : np.random.randn(len(rng)) }, index=rng)  
print (df)
# Output:
#                           Val
# 2015-02-24 00:00:00  1.764052
# 2015-02-24 00:01:00  0.400157
# 2015-02-24 00:02:00  0.978738
# 2015-02-24 00:03:00  2.240893
# 2015-02-24 00:04:00  1.867558

Offset-aliases为参数freq在date_range：

Alias     Description
B         business day frequency  
C         custom business day frequency (experimental)  
D         calendar day frequency  
W         weekly frequency  
M         month end frequency  
BM        business month end frequency  
CBM       custom business month end frequency  
MS        month start frequency  
BMS       business month start frequency  
CBMS      custom business month start frequency  
Q         quarter end frequency  
BQ        business quarter endfrequency  
QS        quarter start frequency  
BQS       business quarter start frequency  
A         year end frequency  
BA        business year end frequency  
AS        year start frequency  
BAS       business year start frequency  
BH        business hour frequency  
H         hourly frequency  
T, min    minutely frequency  
S         secondly frequency  
L, ms     milliseconds  
U, us     microseconds  
N         nanoseconds

           

以上是 pandas 使用datetime创建一个示例DataFrame 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/326279.html

回到顶部