pd.date_range(start='1/1/2016',end='1/08/2019',freq='Min')的freq参数

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date_range创建日期范围freq参数取值表及创建示例
qq_57099024的博客
01-12 1610
别名 说明 B 工作日 C 自定义工作日（实验） D 日历日 W 每周 M 月末 SM 月中和月末（每个月的第十五天和月末） BM 月末工作日 CBM 自定义月末工作日 MS 月初 SMS 月初和月中（每个月的第一天和第十五天） BMS 月初工作日 CBMS 自定义月初工作日 Q 季度末 BQ 季度末工作日 QS 季度初 BQS 季度初工作日
Pandas教程之三十一：pandas.date_range() 方法
潜洋的专栏
12-17 991
Pandas 中用于生成日期序列的函数date_range()。它允许您指定生成的日期的开始日期、结束日期、频率和时区，使其适用于各种基于时间的应用程序。软件包的出色生态系统。代码将提供从开始开始的具有预定数量的周期和时区 tz 的一系列日期。中的通用函数之一，用于返回固定频率的DatetimeIndex。在生成日期范围之前将开始/结束日期标准化为午夜。代码将提供从开始到结束的一系列日期，默认频率为。代码将提供从开始到结束具有给定频率的一系列日期。代码将提供从一开始具有预定数量的周期的日期范围。
pandas中时间序列——date_range函数
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每天进步一点点2017
08-12 9万+
通过?pandas.date_range命令查看date_range函数帮助文档 语法：pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq='D', tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs) 该函数主要用于生成一个固定频率的时间索引，在调用构造方法时，
pd.date_range() —— freq参数频率字符串汇总
qq_40230430的博客
07-27 4088
pd.date_range()freq参数指的是时间间隔，一般用字符串来表示，即frequency strings，总结如下： 参考链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html
pandas date_range freq 参数的详细描述。
weixin_43198168的博客
12-12 1万+
B business day frequency 工作日频率 C custom business day frequency 自定义工作日频率 D calendar day frequency 日历日频率 W weekly frequency 每周频率 M month end frequency 月末频率 SM semi-month end frequency (15th and e...
pandas时间序列操作方法pd.date_range()
weixin_39679379的博客
08-16 2601
通过pandas.date_range命令查看date_range函数帮助文档 语法：pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=‘D’, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs) 该函数主要用于生成一个固定频率的时间索引，在调用构造方法时，必须指定start、end、periods中的两个参数值，否则报错。 主要参数说明： periods：固定时期，取值为
full_days = pd.date_range(start=min_date, end=max_date, freq='D')填充每一天
07-05
date_series = pd.date_range(start=min_date, end=max_date, freq='D') 注意：freq='D'表示按天生成，由于用户要求每天的日期序列，所以使用这个频率。如果不指定freq，默认也是'D'。 我们也可以不指定freq，...
pd.date_range freq参数有多少？
06-28
bmonth_end = pd.date_range(start='2024-01-01', end='2024-12-31', freq='BM') print("\n每月最后一个工作日：") print(bmonth_end) # 示例：生成每毫秒时间序列 millisec = pd.date_range(start='2024-01-01', ...
Pandas基础: 时序数据
qq_45019698的博客
06-29 1062
文章目录Task04： 时序数据二、理解点三、 问题与作业最近考试周有点没处理好时间，考完试填补叭.1. 问题【问题一】 如何对date_range进行批量加帧操作或对某一时间段加大时间戳密度？【问题二】 如何批量增加TimeStamp的精度？【问题三】 对于超出处理时间的时间点，是否真的完全没有处理方法？【问题四】 给定一组非连续的日期，怎么快速找出位于其最大日期和最小日期之间，且没有出现在该组日期中的日期？【练习一】 现有一份关于某超市牛奶销售额的时间序列数据，请完成下列问题：（a）销售额出现最大值的是
import pandas as pd from prophet import Prophet import numpy as np from datetime import datetime, timedelta # 1. 读取Excel数据 df = pd.read_excel('data/HUAWEI_bciweek.xlsx', usecols=['date', 'total_qty']) # 2. 数据预处理 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df = df.sort_values('date').reset_index(drop=True) # 3. 设置关键日期 first_pred_date = pd.to_datetime('2025-01-06') last_real_date = pd.to_datetime('2025-12-1') final_forecast_end = pd.to_datetime('2026-12-28') # 2026年最后一个周一 # 4. 生成滚动预测日期列表 pred_dates = pd.date_range(start=first_pred_date, end=last_real_date, freq='W-MON') # 5. 创建结果容器 results = [] # 6. 滚动预测循环 for current_pred_date in pred_dates: # a. 准备训练数据（截止到当前预测日期的前一周） train_end = current_pred_date - timedelta(days=7) train_df = df[df['date'] <= train_end].copy() train_df = train_df.rename(columns={'date': 'ds', 'total_qty': 'y'}) # b. 训练Prophet模型（添加中国节假日） model = Prophet( yearly_seasonality=8, weekly_seasonality=5, daily_seasonality=False, seasonality_mode='multiplicative', changepoint_prior_scale=5, interval_width=0.8 ) model.add_country_holidays(country_name='CN') model.fit(train_df) # c. 生成预测日期（从当前预测日期到2026年底） forecast_period = (final_forecast_end - current_pred_date).days // 7 + 1 future = pd.date_range(start=current_pred_date, periods=forecast_period, freq='W-MON') future_df = pd.DataFrame({'ds': future}) # d. 进行预测 forecast = model.predict(future_df) forecast = forecast[['ds', 'yhat']].rename(columns={'yhat': 'forecast'}) forecast['forecast'] = forecast['forecast'].clip(lower=0).round().astype(int) # 确保预测值非负and没有小数 # e. 添加预测时间标记 forecast.insert(0, 'forecast_time', current_pred_date) # f. 合并真实数据 result_df = pd.merge( forecast, df.rename(columns={'date': 'ds', 'total_qty': 'actual'}), on='ds', how='left' ) # g. 计算准确率ACC result_df['ACC'] = result_df.apply( lambda x: min(x['actual'], x['forecast']) / max(x['actual'], x['forecast']) if not pd.isna(x['actual']) else np.nan, axis=1 ) results.append(result_df) # 7. 合并所有预测结果 final_results = pd.concat(results, ignore_index=True) # 8. 保存到Excel final_results.to_excel('result/品牌by周预测Prophet5.xlsx', index=False) 这段代码需要修改，需要做进一步的预测，现在原始数据不止有total_qty一条qty数据，还有0~1k 1~2k 2~3k 3~4k 4~5k 5~6k 6~8k 8~10k 10K+这些价格档位的qty数据，所以这些也要分开预测，有一点限制，各个价格档位的数据合起来需要等于总的数据，总的数据就用我之前预测的，可以读取使用
最新发布
12-17
我们有一个任务：修改已有的Python代码，使得能够对原始数据中除'total_qty'外的多个价格档位（如'0~1k'、'1~2k'等）的qty数据进行分开预测。同时，需要保证各个价格档位的数据总和等于总的数据（即'total_qty'）。...
【Pandas】一文向您详细介绍 pd.date_range()
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
05-24 3753
🔥【Pandas】解锁时间魔法！一文详解`pd.date_range()`✨ 别再为时间序列数据头疼了！`pd.date_range()`帮你轻松搞定！从基础用法到频率参数详解，再到实际应用案例，本文一站式解锁Pandas中的时间魔法。快来跟随我们，一起探索`pd.date_range()`的奥秘吧！#Pandas #时间序列 #pd.date_range() #数据分析 #时间魔法
Python Pandas date_range() 时间范围函数
AI Agent 首席体验官
02-13 1775
是 Pandas 中非常实用的函数，能够根据给定的开始日期、结束日期、日期数量及频率生成一系列日期。参数时，可以将日期归一化为当天的零点（00:00:00），这对于某些应用场景，比如只关心日期而不关心具体时间，可以简化日期的管理。参数可以将日期归一化为当天的 00:00:00，这对于分析日期而忽略具体时间非常有用。会生成从 2025 年 1 月 1 日开始的连续 10 天的日期，按天排列。生成从 2025 年 1 月 1 日开始的每小时日期，共 5 个。如果你希望从某一日期开始，按月生成日期，可以设置。
【python数据分析（17）】Pandas中时间序列处理（3）时间戳索引中date_range()方法及频率freq的变换
lys_828的博客
03-04 5725
1. pd.date_range() 生成日期范围 通过上一个博客中的输出结果的内容中可以看到，最后的时间戳索引里面的freq = None，下面就可以开始对freq输出结果进行处理了，主要是调整.date_range() 中的参数 pd.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=‘D’, tz=None, normalize=Fal...
Python输入时间范围输出指定格式年月日
WHYbeHERE的博客
03-29 3008
start_date, end_date = '2021-1-1', '2021-12-31' dtrange = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='d') months = pd.Series(dtrange .month) starts, ends = months.ne(months.shift(1)), months.ne(months.shift(-1)) lastmon=months.ne(months.shift(2))
利用pd.date_range()函数选出2019年的周六日（附freq参数枚举）
Hurpe
12-10 2221
freq参数枚举 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 (1...
CPU动态调频三：interactive governor如何选频
Burning Water
05-15 5680
choose_freq函数用来选频，使选频后的系统workload小于或等于target load. 核心思想是：选择最小的频率来满足target load. 影响选频结果的因素有两个： 1.两次统计时间内系统频率的平均频率loadadjfreq， 2.系统设定好的target load，在INIT的时候设定，tunables->target_loads = default_target_
python date range_pandas.date_range()用法
weixin_42102634的博客
01-28 6599
date_range()是pandas中常用的函数，用于生成一个固定频率的DatetimeIndex时间索引。原型：date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs)常用参数为start、end、periods、fr...
【翻译】Pandas 十分钟入门
zhu418766417的专栏
10-01 1万+
这是一个简短的介绍pandas用法，主要面向新用户。 在Cookbook你可以看到更复杂的方法。通常，我们导入以下模块：In [1]: import pandas as pdIn [2]: import numpy as npIn [3]: import matplotlib.pyplot as plt创建对象创建一个Series对象：In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.
pandas 时间序列之pd.date_range()
红泥小火炉的博客
04-08 1万+
pd.date_range( start=None,#开始时间 end=None,#截止时间 periods=None,#总长度 freq=None,#时间间隔 tz=None,#时区 normalize=False,#是否标准化到midnight name=None,#date名称 closed=None,#首尾是否在内 *...
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