Pandas：在创建DataFrame后设置pandas DatetimeIndex的频率

在本文中，我们将介绍如何在创建DataFrame后设置pandas DatetimeIndex的频率。默认情况下，pandas将从数据中推断出DateTimeIndex的频率。但有时数据中的频率可能不正确。这时就需要手动设置DateTimeIndex的频率。

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创建DataFrame和DateTimeIndex

首先，我们需要创建一个简单的DataFrame和一个DateTimeIndex：

import pandas as pd
import numpy as np

dates = pd.date_range('20200101', periods=10)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))

接下来，我们可以检查DateTimeIndex的频率：

print(df.index.freq)

输出：

None

如上所述，由于我们没有手动设置DateTimeIndex的频率，所以freq为None。

手动设置DateTimeIndex的频率

我们可以使用pd.date_range()函数手动创建DateTimeIndex，并指定频率。例如，我们可以创建一个每天的频率：

idx = pd.date_range('20200101', periods=10, freq='D')
df.index = idx
print(df.index.freq)

输出：

D

我们还可以将频率更改为其他频率，例如每周和每月：

# 将频率更改为每周
df.index.freq = 'W'
print(df.index.freq)

# 将频率更改为每月
df.index.freq = 'M'
print(df.index.freq)

输出：

W-SUN
M

在这里，我们将每周和每月的频率设置为W-SUN和M，分别意味着一个星期天一个月的第一天。

检查和更改已有的DateTimeIndex频率

当我们从其他地方（例如CSV文件）读取数据时，DataFrame已经有一个DateTimeIndex，并且我们需要检查或更改其频率。使用pd.date_range()函数和infer_freq参数可以找出既有DateTimeIndex的频率：

# 读取CSV数据，获得既有DateTimeIndex的DataFrame
df = pd.read_csv('example.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 检查DateTimeIndex频率
freq = pd.infer_freq(df.index)
print(freq)

使用infer_freq()函数，我们可以检查DataFrame中的DateTimeIndex的频率。如果该函数返回None，则需要我们手动更改DateTimeIndex频率。

# 手动更改DateTimeIndex频率为每日
df.index.freq = 'D'
print(df.index.freq)

输出：

D

总结

在本文中，我们学习了如何在创建DataFrame后手动设置DateTimeIndex的频率。我们还学会了如何更改已有DateTimeIndex的频率，以及如何找出已有DateTimeIndex的频率。熟练掌握这些技能可以帮助我们更好地处理时间序列数据。