<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die Funktion pandas.date_range()<\/strong> verwenden, um einen Datumsbereich in Pandas zu erstellen.<\/span><\/p>\n Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:<\/span><\/p>\n pandas.date_range(Start, Ende, Zeitr\u00e4ume, H\u00e4ufigkeit, \u2026)<\/strong><\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man einen Datumsbereich bestehend aus einzelnen Tagen mit einem bestimmten Start- und Enddatum erstellt:<\/span><\/p>\n Das Ergebnis ist eine Liste von 10 Tagen vom angegebenen Startdatum bis zum angegebenen Enddatum.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man einen Datumsbereich mit einer bestimmten Anzahl von Zeitr\u00e4umen im gleichen Abstand zwischen einem bestimmten Start- und Enddatum erstellt:<\/span><\/p>\n Das Ergebnis ist eine Liste von drei \u00e4quidistanten Tagen vom angegebenen Startdatum bis zum angegebenen Enddatum.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie einen Datumsbereich erstellen, der an einem bestimmten Datum beginnt und eine Startdatumsh\u00e4ufigkeit von sechs Monaten aufweist:<\/span><\/p>\n Das Ergebnis ist eine Liste mit sechs Daten im Abstand von jeweils einem Monat. Beachten Sie, dass \u201e MS<\/strong> \u201c \u201eMonatsanfang\u201c bedeutet. Eine vollst\u00e4ndige Liste der Datumsaliase finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie einen Datumsbereich erstellen, der an einem bestimmten Datum beginnt und eine j\u00e4hrliche H\u00e4ufigkeit aufweist:<\/span><\/p>\n Das Ergebnis ist eine Liste mit sechs Daten im Abstand von jeweils einem Jahr.<\/span><\/p>\n Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Online-Dokumentation f\u00fcr die Funktion pd.date_range()<\/strong> finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere g\u00e4ngige Operationen mit Datumsangaben in Pandas durchf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So filtern Sie Pandas DataFrame-Zeilen nach Datum<\/a> Sie k\u00f6nnen 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, Zeitr\u00e4ume, H\u00e4ufigkeit, \u2026) 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 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Beispiel 1: Erstellen Sie einen Datumsbereich mit einzelnen Tagen<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create 10-day date range<\/span>\np.d. date_range<\/span> (start=' 1\/1\/2020<\/span> ', end= '10\/1\/2020<\/span> ')\n\nDatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04',\n '2020-01-05', '2020-01-06', '2020-01-07', '2020-01-08',\n '2020-01-09', '2020-01-10'],\n dtype='datetime64[ns]', freq='D')<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Erstellen Sie einen Datumsbereich mit einer bestimmten Anzahl von Zeitr\u00e4umen<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create 10-day date range with 3 equally-spaced periods<\/span>\np.d. date_range<\/span> (start=' 1\/1\/2020<\/span> ', end=' 1\/10\/2020<\/span> ', periods= 3<\/span> )\n\nDatetimeIndex(['2020-01-01 00:00:00', '2020-01-05 12:00:00',\n '2020-01-10 00:00:00'],\n dtype='datetime64[ns]', freq=None)\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 3: Erstellen Sie einen Datumsbereich mit einer bestimmten H\u00e4ufigkeit<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create date range with six month start dates<\/span>\np.d. date_range<\/span> (start=' 1\/1\/2020<\/span> ', freq=' MS<\/span> ', periods= 6<\/span> )\n\nDatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01', '2020-04-01',\n '2020-05-01', '2020-06-01'],\n dtype='datetime64[ns]', freq='MS')<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create date range with six consecutive years<\/span>\np.d. date_range<\/span> (start=' 1\/1\/2020<\/span> ', freq=' YS<\/span> ', periods= 6<\/span> )\n\nDatetimeIndex(['2020-01-01', '2021-01-01', '2022-01-01', '2023-01-01',\n '2024-01-01', '2025-01-01'],\n dtype='datetime64[ns]', freq='AS-JAN')<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So sortieren Sie einen Pandas DataFrame nach Datum<\/a>
So extrahieren Sie den Monat aus dem Datum in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"