Panda Python - Funzionalità data

Estendendo le serie temporali, le funzionalità Data svolgono un ruolo importante nell'analisi dei dati finanziari. Mentre lavoriamo con i dati della data, incontreremo spesso quanto segue:

• Generazione della sequenza di date
• Converti le serie di date in frequenze diverse

Crea un intervallo di date

Usando il date.range()specificando i periodi e la frequenza, possiamo creare la serie di date. Per impostazione predefinita, la frequenza dell'intervallo è Giorni.

import pandas as pd

print pd.date_range('1/1/2011', periods=5)

Suo output è il seguente -

DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'],
   dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Modificare la frequenza della data

import pandas as pd

print pd.date_range('1/1/2011', periods=5,freq='M')

Suo output è il seguente -

DatetimeIndex(['2011-01-31', '2011-02-28', '2011-03-31', '2011-04-30', '2011-05-31'],
   dtype='datetime64[ns]', freq='M')

bdate_range

bdate_range () sta per intervalli di date aziendali. A differenza di date_range (), esclude sabato e domenica.

import pandas as pd

print pd.date_range('1/1/2011', periods=5)

Suo output è il seguente -

DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'],
   dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Si osservi, dopo il 3 marzo, la data salta al 6 marzo escluso il 4 e il 5. Controlla il tuo calendario per i giorni.

Funzioni convenienza come date_range e bdate_rangeutilizzare una varietà di alias di frequenza. La frequenza predefinita per date_range è un giorno di calendario mentre quella predefinita per bdate_range è un giorno lavorativo.

import pandas as pd
start = pd.datetime(2011, 1, 1)
end = pd.datetime(2011, 1, 5)

print pd.date_range(start, end)

Suo output è il seguente -

DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'],
   dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Alias ​​offset

Viene assegnato un certo numero di alias di stringa a utili frequenze di serie temporali comuni. Faremo riferimento a questi alias come alias offset.