So erstellen sie einen datumsbereich in pandas (3 beispiele)

Sie können die Funktion pandas.date_range() verwenden, um einen Datumsbereich in Pandas zu erstellen.

Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:

pandas.date_range(Start, Ende, Zeiträume, Häufigkeit, …)

Gold:

• start : Das Startdatum
• end : Das Enddatum
• Perioden: Die Anzahl der zu generierenden Perioden
• freq : Die zu verwendende Frequenz (Frequenzaliase finden Sie in dieser Liste )

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen können.

Beispiel 1: Erstellen Sie einen Datumsbereich mit einzelnen Tagen

Der folgende Code zeigt, wie man einen Datumsbereich bestehend aus einzelnen Tagen mit einem bestimmten Start- und Enddatum erstellt:

 import pandas as pd

#create 10-day date range
p.d. date_range (start=' 1/1/2020 ', end= '10/1/2020 ')

DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04',
               '2020-01-05', '2020-01-06', '2020-01-07', '2020-01-08',
               '2020-01-09', '2020-01-10'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Das Ergebnis ist eine Liste von 10 Tagen vom angegebenen Startdatum bis zum angegebenen Enddatum.

Beispiel 2: Erstellen Sie einen Datumsbereich mit einer bestimmten Anzahl von Zeiträumen

Der folgende Code zeigt, wie man einen Datumsbereich mit einer bestimmten Anzahl von Zeiträumen im gleichen Abstand zwischen einem bestimmten Start- und Enddatum erstellt:

 import pandas as pd

#create 10-day date range with 3 equally-spaced periods
p.d. date_range (start=' 1/1/2020 ', end=' 1/10/2020 ', periods= 3 )

DatetimeIndex(['2020-01-01 00:00:00', '2020-01-05 12:00:00',
               '2020-01-10 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Das Ergebnis ist eine Liste von drei äquidistanten Tagen vom angegebenen Startdatum bis zum angegebenen Enddatum.

Beispiel 3: Erstellen Sie einen Datumsbereich mit einer bestimmten Häufigkeit

Der folgende Code zeigt, wie Sie einen Datumsbereich erstellen, der an einem bestimmten Datum beginnt und eine Startdatumshäufigkeit von sechs Monaten aufweist:

 import pandas as pd

#create date range with six month start dates
p.d. date_range (start=' 1/1/2020 ', freq=' MS ', periods= 6 )

DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01', '2020-04-01',
               '2020-05-01', '2020-06-01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='MS')

Das Ergebnis ist eine Liste mit sechs Daten im Abstand von jeweils einem Monat. Beachten Sie, dass „ MS “ „Monatsanfang“ bedeutet. Eine vollständige Liste der Datumsaliase finden Sie hier .

Der folgende Code zeigt, wie Sie einen Datumsbereich erstellen, der an einem bestimmten Datum beginnt und eine jährliche Häufigkeit aufweist:

 import pandas as pd

#create date range with six consecutive years
p.d. date_range (start=' 1/1/2020 ', freq=' YS ', periods= 6 )

DatetimeIndex(['2020-01-01', '2021-01-01', '2022-01-01', '2023-01-01',
               '2024-01-01', '2025-01-01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='AS-JAN')

Das Ergebnis ist eine Liste mit sechs Daten im Abstand von jeweils einem Jahr.

Hinweis : Die vollständige Online-Dokumentation für die Funktion pd.date_range() finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere gängige Operationen mit Datumsangaben in Pandas durchführen:

So filtern Sie Pandas DataFrame-Zeilen nach Datum
So sortieren Sie einen Pandas DataFrame nach Datum
So extrahieren Sie den Monat aus dem Datum in Pandas