使用熊猫创建每小时/每分钟时间范围
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【中文标题】使用熊猫创建每小时/每分钟时间范围【英文标题】:Create hourly/minutely time range using pandas 【发布时间】:2013-07-12 17:15:18 【问题描述】:有没有办法在 pandas 中生成类似于 date_range 的时间范围? 类似:
pandas.time_range("11:00", "21:30", freq="30min")
【问题讨论】:
在一个特定的日期(使用pandas.DataFrame.between_time()
,或一个日期范围,或不附加到一个日期?
【参考方案1】:
时间范围不作为独立的索引类型存在。使用单个日期生成
In [1]: pandas.date_range("11:00", "21:30", freq="30min")
Out[1]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-07-14 11:00:00, ..., 2013-07-14 21:30:00]
Length: 22, Freq: 30T, Timezone: None
时间对象
In [2]: pandas.date_range("11:00", "21:30", freq="30min").time
Out[2]:
array([datetime.time(11, 0), datetime.time(11, 30), datetime.time(12, 0),
datetime.time(12, 30), datetime.time(13, 0), datetime.time(13, 30),
datetime.time(14, 0), datetime.time(14, 30), datetime.time(15, 0),
datetime.time(15, 30), datetime.time(16, 0), datetime.time(16, 30),
datetime.time(17, 0), datetime.time(17, 30), datetime.time(18, 0),
datetime.time(18, 30), datetime.time(19, 0), datetime.time(19, 30),
datetime.time(20, 0), datetime.time(20, 30), datetime.time(21, 0),
datetime.time(21, 30)], dtype=object)
如果您跨越多个日期,您也可以重新采样。
你想做什么?
【讨论】:
谢谢,这正是我想要的!我正在尝试以 10 分钟的时间间隔计算事件的发生次数。以上是关于使用熊猫创建每小时/每分钟时间范围的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章