Pandas时间序列进阶（日期范围，频率，移位,时区处理）

Roddy_Liu

于 2019-08-09 18:48:51 发布

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分类专栏： Pandas 文章标签： Pandas时间序列进阶（日期范围，频率，移位时区处理）

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本文介绍了Pandas时间序列的高级操作，包括如何生成日期范围、设置频率和日期偏置，使用shift方法进行日期移位，处理和转换时区，创建时间戳，以及在不同时区之间进行操作。示例展示了如何使用pd.date_range、偏移量、shift方法以及pytz库进行时区操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

日期范围

生成日期范围：pd.date_range()方法用于根据特定频率生成指定长度的DatetimeIndex

pd.date_range(
    start=None,
    end=None,
    periods=None,
    freq=None,
    tz=None,
    normalize=False,                   #时间标准化为0
    name=None,                         #生成的DatetimeIndex的名称
    closed=None,                       #使区间相对于给定的频率闭合方式
    **kwargs,
)

频率和日期偏置

偏置

from pandas.tseries.offsets import Hour,Minute
hour = Hour()
hour
<Hour>
    
hour_4 = Hour(4)
hour_4
<4 * Hours>

Hour(2) + Minute(30)
<150 * Minutes>

频率
频率表
在这里插入图片描述

pd.date_range(‘2018-3-3’,periods=20,freq=‘2h30min’)
DatetimeIndex([‘2018-03-03 00:00:00’, ‘2018-03-03 02:30:00’,
‘2018-03-03 05:00:00’, ‘2018-03-03 07:30:00’,
‘2018-03-03 10:00:00’, ‘2018-03-03 12:30:00’,
‘2018-03-03 15:00:00’, ‘2018-03-03 17:30:00’,
‘2018-03-03 20:00:00’, ‘2018-03-03 22:30:00’,
‘2018-03-04 01:00:00’, ‘2018-03-04 03:30:00’,
‘201

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