pandas 0.23 - pandas.date_range()

pandas.date_range




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pandas.date_range

pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs) [source]

निश्चित फ़्रीक्वेंसी डाटटाइमइंडेक्स लौटाएँ

पैरामीटर:

प्रारंभ : str या डेटाइम-लाइक, वैकल्पिक

खजूर पैदा करने के लिए बांया हुआ।

अंत : str या डेटाइम-लाइक, वैकल्पिक

तारीखें पैदा करने का अधिकार।

अवधि : पूर्णांक, वैकल्पिक

उत्पन्न करने के लिए अवधियों की संख्या।

freq : str या DateOffset, डिफ़ॉल्ट 'D' (दैनिक कैलेंडर)

फ्रिक्वेंसी स्ट्रिंग्स में गुणक हो सकता है, जैसे '5H'। आवृत्ति उपनामों की सूची के लिए here देखें।

tz : str या tzinfo, वैकल्पिक

स्थानीयकृत डेटाइमइंडेक्स वापस करने के लिए समय क्षेत्र का नाम, उदाहरण के लिए 'एशिया / हांग_कॉन्ग'। डिफ़ॉल्ट रूप से, परिणामी DatetimeIndex समय-भोले है।

सामान्य करें : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

दिनांक सीमा बनाने से पहले मध्यरात्रि से प्रारंभ / समाप्ति तिथियों को सामान्य करें।

नाम : str, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

परिणामी DatetimeIndex का नाम।

बंद : {कोई नहीं, None बाएं ’, 'राइट’}, वैकल्पिक

दिए गए फ्रिक्वेंसी के संबंध में अंतराल को 'लेफ्ट', 'राइट' या दोनों साइड (कोई नहीं, डिफॉल्ट) से बंद कर दें।

** kwargs

अनुकूलता के लिए। परिणाम पर कोई प्रभाव नहीं है।

यह दिखाता है:
rng : DatetimeIndex

यह भी देखें

pandas.DatetimeIndex
डेटाटाइम के लिए एक अपरिवर्तनीय कंटेनर।
pandas.timedelta_range
एक निश्चित आवृत्ति TimedeltaIndex लौटें।
pandas.period_range
एक निश्चित फ़्रीक्वेंसी PeriodIndex पर लौटें।
pandas.interval_range
एक निश्चित आवृत्ति IntervalIndex पर लौटें।

टिप्पणियाँ

चार मापदंडों में से start , end , periods , और freq , बिल्कुल तीन निर्दिष्ट किए जाने चाहिए। यदि freq को छोड़ दिया जाता है, तो परिणामस्वरूप DatetimeIndex start और end बीच रैखिक रूप से स्थानिक तत्व होंगे (दोनों तरफ बंद)।

आवृत्ति के तार के बारे में अधिक जानने के लिए, कृपया इस लिंक को देखें।

उदाहरण

मान निर्दिष्ट करना

अगले चार उदाहरण समान DatetimeIndex उत्पन्न करते हैं, लेकिन start , end और periods के संयोजन में भिन्नता periods

डिफ़ॉल्ट दैनिक आवृत्ति के साथ start और end निर्दिष्ट करें।

>>> pd.date_range(start='1/1/2018', end='1/08/2018')
DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04',
               '2018-01-05', '2018-01-06', '2018-01-07', '2018-01-08'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

start और periods , अवधि (दिन) की संख्या निर्दिष्ट करें।

>>> pd.date_range(start='1/1/2018', periods=8)
DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04',
               '2018-01-05', '2018-01-06', '2018-01-07', '2018-01-08'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

end और periods , अवधि (दिन) की संख्या निर्दिष्ट करें।

>>> pd.date_range(end='1/1/2018', periods=8)
DatetimeIndex(['2017-12-25', '2017-12-26', '2017-12-27', '2017-12-28',
               '2017-12-29', '2017-12-30', '2017-12-31', '2018-01-01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

start , end और periods निर्दिष्ट करें; आवृत्ति स्वचालित रूप से उत्पन्न होती है (रैखिक रूप से फैली हुई)।

>>> pd.date_range(start='2018-04-24', end='2018-04-27', periods=3)
DatetimeIndex(['2018-04-24 00:00:00', '2018-04-25 12:00:00',
               '2018-04-27 00:00:00'], freq=None)

अन्य पैरामीटर

freq (आवृत्ति) को 'M' (महीने के अंत आवृत्ति) में बदल दिया।

>>> pd.date_range(start='1/1/2018', periods=5, freq='M')
DatetimeIndex(['2018-01-31', '2018-02-28', '2018-03-31', '2018-04-30',
               '2018-05-31'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='M')

मल्टीपल्स की अनुमति है

>>> pd.date_range(start='1/1/2018', periods=5, freq='3M')
DatetimeIndex(['2018-01-31', '2018-04-30', '2018-07-31', '2018-10-31',
               '2019-01-31'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='3M')

freq को ऑफसेट ऑब्जेक्ट के रूप में भी निर्दिष्ट किया जा सकता है।

>>> pd.date_range(start='1/1/2018', periods=5, freq=pd.offsets.MonthEnd(3))
DatetimeIndex(['2018-01-31', '2018-04-30', '2018-07-31', '2018-10-31',
               '2019-01-31'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='3M')

tz सेट करने के लिए tz निर्दिष्ट करें।

>>> pd.date_range(start='1/1/2018', periods=5, tz='Asia/Tokyo')
DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00+09:00', '2018-01-02 00:00:00+09:00',
               '2018-01-03 00:00:00+09:00', '2018-01-04 00:00:00+09:00',
               '2018-01-05 00:00:00+09:00'],
              dtype='datetime64[ns, Asia/Tokyo]', freq='D')

closed नियंत्रण कि क्या सीमा पर start और end को शामिल start । डिफ़ॉल्ट में दोनों छोर पर सीमा बिंदु शामिल हैं।

>>> pd.date_range(start='2017-01-01', end='2017-01-04', closed=None)
DatetimeIndex(['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03', '2017-01-04'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

बाउंड्री पर गिरने पर end को बाहर करने के लिए closed='left' का उपयोग करें।

>>> pd.date_range(start='2017-01-01', end='2017-01-04', closed='left')
DatetimeIndex(['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

बाउंड्री पर गिरने पर start को बाहर start लिए closed='right' का प्रयोग करें।

>>> pd.date_range(start='2017-01-01', end='2017-01-04', closed='right')
DatetimeIndex(['2017-01-02', '2017-01-03', '2017-01-04'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')