极客笔记Python Pandas – 获取给定时间段对象的频率
Python Pandas 库提供了丰富的功能来处理时间序列数据，其中包括获取给定时间段对象的频率。在本文中，我们将深入学习 Pandas 库如何计算时间数据的频率。
Pandas 日期时间数据类型
Python Pandas 库提供了 Timestamp、DatetimeIndex 和 Period 三种日期时间数据类型。通过这些数据类型，我们可以轻松处理时间序列数据。
Timestamp
Timestamp 是一个 Python datetime.datetime 对象的替代版本，它提供了许多更好的功能。我们可以通过 pd.Timestamp 方法来创建一个 Timestamp 对象。以下是一个示例代码：
import pandas as pd
date_str = '2021-12-01 12:34:56'
date = pd.Timestamp(date_str)
print(date)
上述代码输出 2021-12-01 12:34:56，表示成功创建了一个 Timestamp 对象。
DatetimeIndex
DatetimeIndex 是 Pandas 中的时间序列索引类型。我们可以使用 pd.to_datetime 方法将字符串转换为时间戳，然后使用这些时间戳创建 DatetimeIndex 对象。例如：
import pandas as pd
date_list = ['2021-12-01', '2021-12-02', '2021-12-03']
dates = pd.to_datetime(date_list)
date_index = pd.DatetimeIndex(dates)
print(date_index)
上述代码输出：
DatetimeIndex(['2021-12-01', '2021-12-02', '2021-12-03'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
Period
Period 表示重复出现的时间段，例如一个月或一年。我们可以使用 pd.Period 方法创建一个 Period 对象。以下是一个示例代码：
import pandas as pd
date_str = '2021-12'
period = pd.Period(date_str, freq='M')
print(period)
上述代码输出 2021-12，表示成功创建了一个每月重复出现的时间段对象。
Pandas 频率
Pandas 频率描述了时间序列数据重复出现的频率。Pandas 支持多种频率，例如日、周、月、季度和年等。我们可以使用 pandas.infer_freq 方法自动推断频率或手动指定频率。以下是一个示例代码：
import pandas as pd
date_list = ['2021-12-01', '2021-12-02', '2021-12-03']
dates = pd.to_datetime(date_list)
date_index = pd.DatetimeIndex(dates)
freq = pd.infer_freq(date_index)
print('自动推断出的频率是：', freq)
freq2 = 'D'
print('指定的频率是：', freq2)
上述代码输出：
自动推断出的频率是： D
指定的频率是： D
Pandas 时间段频率转换
在 Pandas 中，我们可以使用 resample 方法将时间序列数据转换成不同的频率。以下是一个示例代码：
import pandas as pd
date_list = ['2021-12-01', '2021-12-02', '2021-12-03']
dates = pd.to_datetime(date_list)
date_index = pd.DatetimeIndex(dates)
freq = pd.infer_freq(date_index)
print('自动推断出的频率是：', freq)
# 将日期改为每月第一天
resampled = date_index.to_period(freq).to_timestamp(freq='M', how='s')
print(resampled)
上述代码输出：
DatetimeIndex(['2021-12-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='M')
上述代码展示了如何将一个时间序列对象从每日频率转换为每月频率，并使用第一个日期作为月份。
结论
在本文中，我们深入学习了 Pandas 库如何计算时间数据的频率。我们学习了 Pandas 中的日期时间数据类型，包括 Timestamp、DatetimeIndex 和 Period。另外，我们还学习了如何使用 Pandas 推断或手动指定时间序列数据的频率，并将其转换成不同的频率。掌握这些技能对于处理时间序列数据非常有帮助，可以确保数据分析的准确性和精度。