Pandas Datumsbereich
Das Python Data Manipulation and Analysis-Modul „Pandas“ ist allgemein anerkannt. Pandas bieten eine Methode namens „Date_Range ()“ an, die eine Reihe von Daten oder Zeitintervallen erzeugen kann. Wenn Sie sich mit Zeitreihen Daten befassen.
Pandas date_range () Methode
Der „PD.DATE_RANGE () ”ist eine der Standardfunktionen der Pandas, die eine definierte Frequenz„ DateTimeIndex “zurückgibt.
Diese Methode kann in der folgenden Syntax verwendet werden:
Wir werden hier kurz die Parameter dieser Funktion beschreiben.
Der erste Parameter der Syntax im vorherigen Snapshot ist "Start". Um den Datumsbereich zu konstruieren, wird dieses Argument verwendet, um die untere oder linke Grenze anzugeben. Der "Ende" ist die obere oder rechte Grenze für die Erzeugung des Datumsbereichs. Der "Zeitraum" Legt die Periodennummern oder die gewünschten Datumsnummern fest. Der "Freq" ist das Intervall (Schrittgröße) zwischen zwei aufeinanderfolgenden Daten. Der "TZ" ist die Zeitzone der Daten. Die Datesetimes sind standardmäßig naiv, ohne Timezone -Konzept. Der "normalisieren" wird verwendet, um Start- und Enddaten auf Mitternacht zu normalisieren, bevor ein Datumsbereich erstellt wird. Der "Name" ist der Name des DateTimeIndex, der zurückgibt. Der "geschlossen" Der Parameter schließt das Intervall nach links, rechts, oder beide Seiten der gelieferten Frequenz. Die Standardeinstellung ist "keine".
In diesem Artikel werden wir die Ausführung der Python -Codes mit einigen dieser Parameter der „PD“ erläutern.Datumsbereich()".
Beispiel Nr. 1: Verwendung von PD.DATE_RANGE () -Methode zur Generierung eines Basisdatumbereichs
In diesem Beispiel verwenden Sie die grundlegende Verwendung der Pandas -Methode „PD.DATE_RANGE () “, um einen Datumsbereich mit einzelnen Tagen zu erzeugen. Lass uns anfangen.
Um mit der Ausführung dieser Illustration zu beginnen, müssen wir eine Plattform haben, auf der wir die Python -Codes implementieren können. Aus allen Auswahlmöglichkeiten zu Tools oder Software, die uns die Python -Unterstützungsumgebung bieten, haben wir beschlossen, das „Spyder“ -Tool auszuwählen. Dieses Tool muss zuerst heruntergeladen und auf dem System installiert werden, mit dem Sie arbeiten. Möglicherweise haben Sie ein Windows -Betriebssystem oder Linux verwendet. Alle Betriebssysteme unterstützen es. Sie müssen das nachfolgende Setup herunterladen. Wenn Sie das Symbol des Tools treffen, wird die Schnittstelle gestartet. Jetzt haben wir alles eingerichtet, was erforderlich ist, um den Code auszuführen. Um das Skript zu schreiben, haben wir eine neue Python -Datei gestartet, indem wir die Option „Neue Datei“ auswählen oder einfach die Tasten „Strg+n“ zusammengehalten und veröffentlichen. Die Datei wird mit der "geöffnet" geöffnet ".Py ”-Erdition, die sich auf das Python -Verzeichnis bezieht.
Jetzt beginnen wir unseren Python -Code darauf zu schreiben. Der Titel dieses Tutorials hat Ihnen möglicherweise einen Hinweis gegeben, dass wir an einigen Pandas -Funktionen arbeiten werden. "Pandas" ist eine Bibliothek von Python. Für die Verwendung der Funktion einer Bibliothek müssen wir zuerst diese Bibliothek in die Datei laden. Daher haben wir die Pandas -Bibliothek zuerst mit dem Skript "Pandas als PD importieren" geladen. Dadurch werden alle Pandas -Funktionen in die Python -Datei importiert. Jetzt sind sie für uns zugänglich, indem sie "PD" verwenden. Unser Hauptcode beginnt hier.
Wir haben die „PD“ verwendet.DATE_RANGE () ”Methode, die von der Pandas -Bibliothek bereitgestellt wird, um einen grundlegenden Datumsbereich zu erstellen. Zwischen den Klammern dieser Funktion haben wir zwei Parameter "Start" und "End" verwendet, "Start" und "Ende". Der Parameter „Start“ gibt an, wo der Datumsbereich beginnt, den wir "start = '2/2/2022" angegeben haben. ". Der Parameter „Ende“ nimmt den unteren Absprung auf, bei dem der Datumsbereich endet, was wir "End = '2/12/2022' festlegen" festlegen ". Der Datumsbereich beginnt also mit den 2nd von Februar 2022 und endet mit der 12th im Februar 2022, Schaffung eines Datumsbereichs von 10 Tagen.
Um die Ausgabe zu speichern, die aus dem Aufrufen der „PD“ erzeugt wird.DATE_RANGE () ”Methode, wir haben eine Variable„ Anzeige “erstellt. Jetzt wird der Datumsbereich in dieser Variablen gespeichert. Um diesen Datumsbereich auf der Python -Konsole anzuzeigen, müssen wir die Python -Methode "print ()" aufrufen. Dadurch wird die Ausgabe angezeigt, die in der Variablen "Anzeige" in Form von DateTimeIndex gespeichert ist.
Wenn wir diesen Code mit der Option "Datei ausführen" im Tool "Spyder" ausführen, zeigt uns die Konsole einen Datumsbereich von 10 Tagen an. Alle Daten von "2/2/2022" bis "12/12/2022" wurden nacheinander angezeigt. Die einfachste Anwendung dieser Technik ist dies.
Beispiel Nr. 2: Verwendung der PD.DATE_RANGE () -Methode zur Generierung eines Datumsbereichs mit einem bestimmten Zeitraum
Diese Abbildung zeigt, wie ein Datumsbereich mit einer festgelegten Anzahl von gleichmäßig verteilten Perioden zwischen einem bestimmten Start- und Enddatum generiert wird.
Wir haben die Pandas -Bibliothek zuerst als „Pandas als PD importieren“ importiert. Um einen Datumsbereich zu erstellen, die „PD.DATE_RANGE () ”Die Methode wird aufgerufen. Wir haben diese Methode mit drei Parametern für diese Abbildung verwendet. Diese Parameter sind "Start", "Ende" und die "Periode". Der Parameter „Start“ wird so eingestellt, dass der Datumsbereich von "4/6/2022" gestartet wird, und der Parameter "Ende" wird so angegeben, dass der Datumsbereich unter "16.04.2022" beendet wird. Der dritte Parameter hier ist die „Periode“, die ein Datum Muster mit der bereitgestellten Länge von „6“ in unserem Beispiel erzeugt.
Wir haben ein variables „Intervall“ erstellt, um den Datumsbereich zu speichern, der aus der „PD“ generiert wurde.Datumsbereich()". Jetzt müssen wir das Ergebnis auf der Konsole zeigen. Dafür haben wir die Funktion „print ()“ verwendet.
Der Datumsbereich mit einer Periode von 6 aus der „PD“ erzeugt.DATE_RANGE () ”Die Methode wird auf der Konsole angezeigt, wenn wir das vorherige Programm ausführen.
Beispiel Nr. 3: Verwendung von PD.DATE_RANGE () -Methode zum Generieren eines Datumsbereichs mit spezifischer Frequenz
Der Datumsbereich kann auch durch Angeben einer bestimmten Frequenz generiert werden. Wir werden es in dieser Illustration sehen.
Wie in den vorherigen Beispielen erwähnt, besteht die erste Anforderung an den Code hier, die entsprechende Bibliothek zu importieren, nämlich Pandas. Dann haben wir uns auf die „PD) berufen.DATE_RANGE () ”Methode zum Erstellen eines Datumsbereichs. Wir haben diese Funktion mit drei Parametern "Start", "Freq" und "Periode" aufgerufen. Wir haben den Startdatumbereich als „11.11.2022“ angegeben und dann die Frequenz bereitgestellt, was das Intervall zwischen zwei aufeinanderfolgenden Daten ist. Standardmäßig ist es auf „D“ eingestellt, aber hier haben wir es auf „MS“ angegeben, wodurch ein jeden Monat Intervalle erstellt wird.
Der letzte Parameter, den wir hier verwendet haben, ist "Periode" und ist auf "8" gesetzt. Dies bedeutet. Wir haben eine variable „Monat“ zum Speichern der Ausgabe erstellt, und schließlich wird die Funktion „print ()“ aufgerufen, um den Datumsbereich zu drucken.
Dies ergibt den Ausgangsdatumbereich von acht Perioden, die mit der Häufigkeit eines Monats ab dem angegebenen Datum erstellt wurden.
Abschluss
Dieses Tutorial basiert auf einem sehr nützlichen und wichtigen Konzept von Pandas über die Erstellung eines Datumsbereichs. Wir haben die Idee erklärt, einen Datumsbereich in Python einzurichten. Die Pandas “PD.DATE_RANGE () ”Die Methode ist der beste Ansatz für diesen Zweck. Diese Methode bietet uns eine Vielzahl von Parametern, die gemäß den Bedürfnissen verwendet werden. Wir haben diese Methode praktisch im Tool „Spyder“ implementiert und auch bei jedem Schritt, den wir während des Ausführungsprozesses gemacht haben. Wenn Sie jedem Schritt folgen, können Sie das gewünschte Datumsbereichsergebnis generieren.