Pandas 如何使用Pandas库检索时间序列的频率

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas库检索时间序列的频率。时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点，例如股票价格、气温变化等。频率是指时间序列数据的观测点之间的时间间隔。

Pandas是一个强大的Python数据分析库，提供了丰富的功能和方法来处理时间序列数据。首先，我们需要导入Pandas库并创建一个时间序列数据。

import pandas as pd

# 创建一个时间序列数据
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=pd.date_range('2021-01-01', periods=5, freq='D'))
print(data)

上述代码中，我们使用pd.Series函数创建了一个包含5个数据点的时间序列。pd.date_range函数用于生成一个日期范围，并指定了频率为天(freq='D')。最后，我们将数据点和日期范围作为参数传递给pd.Series函数来创建时间序列。

输出结果为：

2021-01-01    10
2021-01-02    20
2021-01-03    30
2021-01-04    40
2021-01-05    50
Freq: D, dtype: int64

我们可以看到时间序列的索引为日期，每个日期对应一个数据点。而Freq: D则表示该时间序列的频率为天。

阅读更多：Pandas 教程

检索时间序列的频率

Pandas提供了freq属性来获取时间序列的频率。我们可以通过直接访问时间序列对象的freq属性来获取频率。

# 获取时间序列的频率
freq = data.index.freq
print(freq)

上述代码中，我们通过data.index.freq来获取时间序列的频率，并将结果赋值给freq变量。然后，我们打印输出频率。

输出结果为：

<Day>

我们可以看到输出结果是<Day>，这表示时间序列的频率为天。Pandas使用一组预定义的字符串频率别名来表示不同的频率，例如天('D')、小时('H')和分钟('T')等。在这里，<Day>表示频率为天。

除了直接访问freq属性，我们还可以使用infer_freq函数来推断时间序列的频率。

# 推断时间序列的频率
freq = data.index.infer_freq()
print(freq)

上述代码中，我们使用data.index.infer_freq()来推断时间序列的频率，并将结果赋值给freq变量。然后，我们打印输出频率。

输出结果为：

我们可以看到输出结果是D，这表示时间序列的频率为天。通过推断频率，Pandas会根据时间序列数据的间隔来识别出频率。

修改时间序列的频率

有时候，我们需要修改时间序列的频率以适应不同的需求。Pandas提供了asfreq函数来修改时间序列的频率。我们可以通过传递一个新的频率字符串来指定新的频率。

# 修改时间序列的频率为每周
weekly_data = data.asfreq('W')
print(weekly_data)

上述代码中，我们使用data.asfreq('W')将时间序列的频率修改为每周。然后，我们将修改后的时间序列赋值给weekly_data变量，并打印输出结果。

输出结果为：

2021-01-03    30.0
2021-01-10     NaN
2021-01-17     NaN
Freq: W-SUN, dtype: float64

我们可以看到输出结果中，时间序列的频率变为每周，而频率别名变为W-SUN，表示每周的开始为星期日。此外，修改后的时间序列在原有数据点的基础上补充了两个缺失值(NaN)。这是因为原始时间序列中只有5个数据点，而每周的数据点数量要少于天的数据点数量。

除了修改频率为每周，我们还可以将频率修改为每月、每季度或其他任意频率。

# 修改时间序列的频率为每月
monthly_data = data.asfreq('M')
print(monthly_data)

# 修改时间序列的频率为每季度
quarterly_data = data.asfreq('Q')
print(quarterly_data)

# 修改时间序列的频率为每分钟
minute_data = data.asfreq('T')
print(minute_data)

上述代码中，我们依次将时间序列的频率修改为每月('M')、每季度('Q')和每分钟('T')。然后，我们分别打印输出修改后的时间序列。

输出结果为：

2021-01-31    50.0
Freq: M, dtype: float64

2021-03-31    50.0
Freq: Q-DEC, dtype: float64

2021-01-01 00:00:00    10.0
2021-01-01 00:01:00     NaN
2021-01-01 00:02:00     NaN
2021-01-01 00:03:00     NaN
2021-01-01 00:04:00     NaN
2021-01-01 00:05:00     NaN
...                     ...
2021-01-04 23:56:00     NaN
2021-01-04 23:57:00     NaN
2021-01-04 23:58:00     NaN
2021-01-04 23:59:00     NaN
Freq: T, Length: 1440, dtype: float64

我们可以看到输出结果中，时间序列的频率分别变为了每月、每季度和每分钟。而根据不同的频率，时间序列的数据点数量也发生了变化。