Panda intervallo di date
Il modulo di manipolazione e analisi dei dati Python "Panda" è ben noto. I panda offrono un metodo chiamato "date_range ()" che può produrre una gamma di date o intervalli di tempo. Se hai a che fare con i dati delle serie temporali, Panda "Date_Range ()" è un ottimo modo per raggruppare le date di giorni, settimane o mesi.
Panda Date_Range () Metodo
Il "PD.Date_Range () "è una delle funzioni standard dei Pandas che restituisce una frequenza definita" DateTimeIndex ".
Questo metodo può essere utilizzato nella seguente sintassi:
Descriveremo brevemente i parametri di questa funzione qui.
Il primo parametro della sintassi mostrato nell'istantanea precedente è "inizio". Per costruire l'intervallo di date, questo argomento viene utilizzato per specificare il limite inferiore o sinistro. IL "FINE" è il limite superiore o destro per la produzione dell'intervallo di date. IL "periodo" Imposta i numeri del periodo o i numeri di data desiderati. IL "Freq" è l'intervallo (dimensione del passo) tra due date successive. IL "TZ" è il fuso orario delle date. I dati sono ingenui per impostazione predefinita, senza alcun concetto di fuso orario. IL "normalizzare" viene utilizzato per normalizzare le date di inizio e fine a mezzanotte prima di produrre un intervallo di date. Il "nome" è il nome di DateTimeIndex che restituisce. IL "Chiuso" Il parametro chiude l'intervallo a "sinistra", a destra "o entrambi i lati della frequenza fornita. La sua impostazione predefinita è "nessuno".
In questo articolo, spiegheremo l'esecuzione dei codici Python con alcuni di questi parametri del "PD.intervallo di date()".
Esempio n. 1: utilizzando il PD.Metodo Date_Range () per generare un intervallo di date di base
In questo esempio, utilizzerai l'utilizzo di base del metodo Pandas “PD.Date_Range () "per produrre un intervallo di date con i singoli giorni. Iniziamo.
Per iniziare l'esecuzione di questa illustrazione, dobbiamo avere una piattaforma in cui possiamo implementare i codici Python. Tra tutte le scelte riguardanti gli strumenti o il software che ci forniscono l'ambiente di supporto Python, abbiamo deciso di scegliere lo strumento "Spyder". Questo strumento deve essere scaricato e installato per la prima volta sul sistema con cui stai lavorando. Potresti aver utilizzato un sistema operativo Windows o Linux; Tutti i sistemi operativi lo supportano. È necessario scaricare la configurazione successiva. Dopo aver colpito l'icona dello strumento, l'interfaccia viene lanciata. Ora abbiamo impostato tutto il necessario per eseguire il codice. Per iniziare a scrivere lo script, abbiamo lanciato un nuovo file Python scegliendo l'opzione "Nuovo file" o semplicemente tenendo e rilasciando le chiavi "Ctrl+N" insieme. Il file è aperto con ".Py ”Extension, che si riferisce alla directory di Python.
Ora iniziamo a scrivere il nostro codice Python su di esso. Il titolo di questo tutorial potrebbe averti dato un suggerimento che lavoreremo su alcune funzionalità di Panda. "Pandas" è una biblioteca di Python. Per utilizzare la funzione di qualsiasi libreria, dobbiamo prima caricare quella libreria nel file. Quindi, abbiamo caricato per la prima volta la libreria Pandas usando lo script "Importa panda come PD". Ciò importerà tutte le funzionalità di Panda nel file Python. Ora sono accessibili a noi usando "PD". Il nostro codice principale inizia qui.
Abbiamo usato il "PD.Date_Range () "Metodo fornito dalla libreria Pandas per creare un intervallo di date di base. Tra le parentesi di questa funzione, abbiamo usato due parametri, "start" e "end". Il parametro "Start" specifica da dove inizierà l'intervallo di date, che abbiamo fornito "Start = '2/2/2022" ". Il parametro "end" prende il rimbalzo inferiore in cui la gamma di date termina, che impostiamo "end = '2/12/2022" ". Quindi l'intervallo di date inizierà sul 2nd del febbraio 2022 e termina il 12th del febbraio 2022, creando un intervallo di date di 10 giorni.
Per archiviare l'output generato dall'inviscrezzare il "PD.Metodo date_range () ", abbiamo creato una variabile" display ". Ora l'intervallo di date è archiviato in questa variabile. Per visualizzare questo intervallo di date sulla console Python, dobbiamo chiamare il metodo Python "Print ()". Ciò mostrerà l'output memorizzato nella variabile "display" sotto forma di DateTimeIndex.
Quando eseguiamo questo codice utilizzando l'opzione "Esegui file" sullo strumento "Spyder", la console ci mostra un intervallo di date di 10 giorni. Tutte le date da "2/2/2022" a "2/12/2022" sono state visualizzate una per una. L'applicazione più semplice di questa tecnica è questa.
Esempio n. 2: utilizzando il PD.Metodo Date_Range () per generare un intervallo di date con un periodo specificato
Questa illustrazione dimostrerà come generare un intervallo di date con un determinato numero di periodi uniformemente distribuiti tra una data di inizio e fine specificata.
Abbiamo importato per la prima volta la libreria Pandas come "import panda come PD". Per creare un intervallo di date, il "PD.viene invocato il metodo date_range () ". Abbiamo utilizzato questo metodo con tre parametri per questa illustrazione. Questi parametri sono "inizio", "fine" e "periodo". Il parametro "Start" è impostato per avviare l'intervallo della data da "4/6/2022" e il parametro "End" è specificato per terminare l'intervallo di date a "4/16/2022". Il terzo parametro qui è il "periodo", che creerà un modello di date con la lunghezza fornita di "6" nel nostro esempio.
Abbiamo creato un "intervallo" variabile per archiviare l'intervallo di date generato dal "PD.intervallo di date()". Ora dobbiamo esibire il risultato sulla console. Per questo, abbiamo impiegato la funzione "print ()".
L'intervallo di date con un periodo di 6 generato dal "PD.Il metodo Date_Range () ”viene visualizzato sulla console quando eseguiamo il programma precedente.
Esempio n. 3: utilizzando il PD.Metodo Date_Range () per generare un intervallo di date con frequenza specifica
L'intervallo di date può anche essere generato specificando una frequenza particolare. Lo vedremo in questa illustrazione.
Come menzionato negli esempi precedenti, il primo e principale requisito per il codice qui è importare la libreria pertinente, che è Panda. Quindi abbiamo invocato il "PD.Metodo Date_Range () "per creare un intervallo di date. Abbiamo invocato questa funzione con tre parametri "Start", "Freq" e "Periodo". Abbiamo specificato l'intervallo di data di inizio come "11/11/2022", quindi abbiamo fornito la frequenza, che è l'intervallo tra due date consecutive. Per impostazione predefinita, è impostato su "D", ma qui l'abbiamo specificato su "MS", creando intervalli tra ogni mese.
L'ultimo parametro che abbiamo usato qui è "periodo" ed è impostato su "8". Ciò significa che un intervallo di date verrà generato dalla data specificata al periodo di 8 prendendo una frequenza di un mese. Abbiamo creato un "mese" variabile per archiviare l'output e, infine, la funzione "print ()" è invocata per stampare l'intervallo di date.
Ciò produce l'intervallo della data di output di otto periodi creati alla frequenza di un mese dalla data specificata.
Conclusione
Questo tutorial si basa su un concetto molto utile e importante di panda sulla creazione di un intervallo di date. Abbiamo spiegato l'idea di impostare un intervallo di date in Python. I panda “PD.Il metodo Date_Range () ”è l'approccio migliore da utilizzare a questo scopo. Questo metodo ci fornisce una varietà di parametri utilizzati in base alla necessità. Abbiamo implementato questo metodo praticamente sullo strumento "Spyder" e abbiamo anche elaborato in ogni fase che abbiamo fatto durante il processo di esecuzione. A seguito di ogni passaggio ti aiuterebbe a generare il risultato desiderato dell'intervallo di date.