Pandas 'Freq' 标签中的有效值是啥?

Posted

技术标签:

【中文标题】Pandas \'Freq\' 标签中的有效值是啥?【英文标题】:What values are valid in Pandas 'Freq' tags?Pandas 'Freq' 标签中的有效值是什么? 【发布时间】:2016-05-22 05:13:37 【问题描述】:

我是 Pandas 的新手,正在尝试使用 date_range。我遇到了freq 的各种好东西,比如BMEBMS,我希望能够快速查找正确的字符串以获得我想要的。昨天我在文档的某个地方找到了一个格式很好的表格,但是表格的标题太迟钝了,我今天无法使用搜索再次找到它。

Pandas 'Freq' 标签中的有效值是什么?

【问题讨论】:

太糟糕了,这个问题已经结束了,因为这确实是一个理解 Period 令人困惑的 Pandas 文档的问题,它没有说明 freq 说明符,而 Period.strftime() 声称返回“Period 的字符串表示”,显然它是别的东西,例如Mm 的分钟和月份实际上创建了 freq='M' 的相同对象... DateOffset 的相关解释(与所选答案中链接的页面相同,但开始时间较早)。 我已经编辑了这个问题,试图在不改变其含义的情况下将其带回主题。 【参考方案1】:

你可以找到它叫Offset Aliases:

为有用的常见时间序列频率提供了许多字符串别名。我们将这些别名称为偏移别名。

Alias    Description
B        business day frequency
C        custom business day frequency
D        calendar day frequency
W        weekly frequency
M        month end frequency
SM       semi-month end frequency (15th and end of month)
BM       business month end frequency
CBM      custom business month end frequency
MS       month start frequency
SMS      semi-month start frequency (1st and 15th)
BMS      business month start frequency
CBMS     custom business month start frequency
Q        quarter end frequency
BQ       business quarter end frequency
QS       quarter start frequency
BQS      business quarter start frequency
A, Y     year end frequency
BA, BY   business year end frequency
AS, YS   year start frequency
BAS, BYS business year start frequency
BH       business hour frequency
H        hourly frequency
T, min   minutely frequency
S        secondly frequency
L, ms    milliseconds
U, us    microseconds
N        nanoseconds

【讨论】:

谢谢!我知道这是一个我永远不会搜索的术语 - “偏移别名”!如果 freq 参数将其预期值描述为“偏移别名”,这将对新手有所帮助。 pandas 模块中是否有包含偏移字符串列表的变量? 您可以在此处查看所有偏移值:pd.tseries.offsets.__all__ 您可以在此处查看所有有效时间增量:pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/…

以上是关于Pandas 'Freq' 标签中的有效值是啥?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Pandas | 08 重建索引

为啥 pandas 在进行季节性分解时会要求 freq 或 x?

通过聚合在pandas组中查找频繁项的最有效方法是啥[重复]

如何理解熊猫重采样方法中的封闭和标签参数?

Python——rename更改Series和DataFrame的标签名(即列标签)

pandas使用date_range函数按照指定的频率(freq)和指定的个数(periods)生成dataframe的时间格式数据列