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Python时间序列分析:时期的频率转换

更新时间:2022-08-18 来源:黑马程序员 浏览量:

  在工作中统计数据时,可能会遇到类似于这样的问题,比如将某年的报告转换为季报告或者月报告。为了解决这个问题,Pandas中提供了一个asfreq()方法来转换日期的频率,比如把某年转换为某月。

  asfreq()方法的语法格式如下:

asfreq(freq, method=None, how=None, normalize=False, fill_value=None)

  部分参数含义如下:

  (1)freq:表示计时单位,可以是DateOffset对象或字符串。

  (2)how:可以取值为start或end,默认为end,仅适用于PeriodIndex。

  (3)normalize:布尔值,默认为False,表示是否将时间索引重置为午夜。

  (4)fill_value:用于填充缺失值的值,在升采样期间应用。

  为了让读者更好地理解,接下来,通过一段示例来演示如何将年度时期转换为年初或年末的月度时期,示例代码如下。

In [40]: # 创建时期对象
         period=pd.Period('2017', freq='A-DEC')
         # 转换时期频率
period.asfreq('M', how='start')
Out[40]: Period('2017-01', 'M')
In [41]:Period.asfreq('M', how='end')
Out[41]:Period('2017-12', 'M')

  上述示例中,首先创建了一个表示2017年全年的时期对象period,然后调用asfreq()方法转换频率为每月,此时period所表示的范围为2017-01~2017-12并分别获取了period的开始和结束。

  从输出结果看出,整个时间段的起始日期为2017-01,结束日期为2017-12。

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